JungeWissenschaft

Jugend forscht in Natur und Technik

9,50 EUR // Ausgabe Nr. 108// 31. Jahrgang // 2016

Themen: Der Kiessteinbrech im Toggenburg // Stroh im Tank // Cocktails mixen leicht gemacht // Hunger auf Kunststoff // Backen, Bügeln, Babysitten – wer kann das alles gleichzeitig?

Außerdem im Heft: Die gigantische Energiequelle unter unseren Füßen // Klingt gut! – Forschen über Psychoakustik

Geothermie -Erdwärme nutzen

The European Journal of Science and TechnologyYoung Researcher

Jetzt anmelden.Bis 30.11.2015 auf jugend-forscht.de

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Impressum

Gründungsherausgeber: Prof. Dr. rer. nat. Paul Dobrinski † Herausgeber: Prof. Dr. Manfred Euler, Dr. Dr. Jens Simon, Dr.-Ing. Sabine Walter

Verlag: Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis Neuer Zollhof 3 40221 Düsseldorf

Chefredaktion: Dr.-Ing. Sabine Walter s.walter@verlag-jungewissenschaft.de Redaktion: Areti Karathanasi, Alina Yüksel, Athanasios Roussidis Erscheinungsweise: vierteljährlich Preis: 30,00 € zzgl. Versand für 4 Ausgaben; Schüler, Studenten, Referendare, Lehrer zahlen nur 20,00 € zzgl. Versand; Einzelpreis: 9,50 € zzgl. Versand

Anzeigen: Areti Karathanasi Telefon (02 11) 74 95 64-82 a.karathanasi@verlag-jungewissenschaft.de Grafik & Layout: Ideenfilter Werbe- und Designagentur GmbH Neuer Zollhof 3, 40221 DüsseldorfEleni Aivazidou Objektleitung Areti Karathanasi Telefon (02 11) 74 95 64-82 a.karathanasi@verlag-jungewissenschaft.de

Bilder: fotolia.com

Druck: Tannhäuser Media GmbH Büttgenbachstraße 7 40549 Düsseldorf

Geschäftsbedingungen: Es gelten die Allgemeinen Geschäftsbedin-gungen des Verlags Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis ISSN 0179-8529

DankeVielen Dank allen Firmen und Unternehmen, die mit Patenschafts-abonnements in die Zukunft investieren:

Mutter Erde versorgt unsDie Familie der Großfußhühner ist auf Aus-tralien und den umgebenden Inseln behei-matet. Die Tiere haben große, kräftige Beine und Füße, die sie zum Graben und Auf-schütten von Nisthügeln brauchen. Diese Hügel haben einen Durchmesser von meh-reren Metern und sind meist über einen Me-ter hoch. In ihnen herrscht eine relativ kon-stante Temperatur zwischen 32 und 38 °C, ideale Bedingungen zum Brüten von Ei-ern. Das Bismarckhuhn auf Neubritannien nutzt seine Füße jedoch zum Graben von tiefen Löchern in Vulkanasche und legt dort seine Eier ab. Die Magmakammer des Vul-kans Tarvurvur wärmt den Boden so stark auf, das in zwei Metern Tiefe die notwen-dige Temperatur zum Brüten erreicht wird. Die Eier enthalten doppelt so viel Eigelb wie ein normales Hühnerei. Das ist auch nötig, denn die frisch geschlüpften Küken müssen sich aus eigener Kraft den Weg nach oben bahnen. Die Bismarckhühner haben sich also perfekt an die Nutzung von Wärme, die die Erde bereitstellt, angepasst.

Wir Menschen nutzen die Geothermie eben-falls seit vielen tausend Jahren, bevorzugt warme und oder gar heiße Thermalquel-len. So haben die Aachener Thermalquellen schon vor über 6000 Jahren Menschen an-gezogen und sind seitdem ununterbrochen genutzt worden. Die Entstehung von Ther-malquellen hängt mit dem Aufbau der Erde zusammen: Die etwa 100 km dicke Erdkru-ste ist in Kontinentalplatten zerbrochen und weist Risse und Klüfte auf. An den Rändern der Platten reihen sich die Vulkane auf. An Rissen und Verwerfungen dringt das Wasser tief in die Erdkruste ein, erwärmt sich und steigt wieder nach oben. Intensiv genutzt wird die Wärmeenergie, die uns Mutter Erde zur Verfügung stellt, in Island. Über 50 Pro-zent der Primärenergie werden aus geother-maler Energie gewonnen. Aber es ist bekann-termaßen auch gefährlich auf Plattengrenzen zu leben.

Doch die Geothermie kann auch außer-halb der Gefahrenzonen genutzt werden: So nimmt in Mitteleuropa die Temperatur im oberen Bereich der Erdkruste pro 100 Metern fast überall um 3 °C zu. Wasser aus 1000 m Tiefe weist schon eine Temperatur von 30 °C auf. Ganz konkret wird dies bei den Wasser-haltungen von Schachtanlagen des früheren Steinkohlebergbaus im Ruhrgebiet. Das aus den Stollen hochgepumpte Wasser wird zum Heizen einer Feuerwache und zweier Schu-len genutzt. Dieses Pilotprojekt gehört zum neu entstandenen Zentrum für Geothermie in Bochum, das das in der Region vorhan-dene Wissen um Bergbautechnologie, Bohr-technik und Geologie bündeln und so die Geothermie vorantreiben soll. Denn die Ge-othermie kann und muss einen viel größeren Beitrag als bisher zur Lösung der Energiefrage leisten.

An der Lösung der Energiefrage hat Chri-stoph Griehl ebenfalls mitgearbeitet. Er möchte Biogas aus Stroh gewinnen (siehe S. 40). Dazu verwendet er Pansensaft aus dem Kuhmagen, denn die bisher genutzten Bakterien können Stroh nicht aufschließen. Ebenfalls mit Bakterien haben sich Som-brutzki et.al. beschäftigt, um den Kunststoff-müll im Meer abzubauen (siehe S. 52). Bei so vielen Ideen junger Forscher zur Lösung drängender Probleme unserer Zeit, blicke ich optimistisch in die Zukunft.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Dr. Sabine Walter,Mitherausgeberin und Chefredakteurin der

Jungen Wissenschaft

Editorial

Prof. Dr. Wilfried Kuhn, Villmar/Gießen

Dieses E

xemplar ist ein Preis im Rahmen von

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Editorial 3

Inhalt 4 – 5

Neues 6 – 9 Der Beginn der Plattentektonik auf der Erde 6

Glatteis, neu berechnet 6

Pflanzen können rechnen 7

Erste Kartierung des Grundwassers auf der Erde 8

Satelliten finden nachhaltige Energie in Städten 9

Magazin I 10 – 17

Die gigantische Energiequelle unter unseren Füßen 10

Klingt gut! Lena Schell-Majoor forscht über Psychoakustik 15

Magazin II 71 – 72

Literaturtipps 71

Jugend forscht 18 – 69

Der Kiessteinbrech im Toggenburg Gefährdungsanalyse für eine Rarität der Voralpen 18

Cocktails mixen leicht gemacht Entwicklung und Erprobung einer automatischen Cocktailmixmaschine 30

Stroh im Tank Der Clou mit der Kuh – Biogas mit Pansensaft 40

Hunger auf Kunststoff Untersuchungen zum Abbau von Polyethylen durch Mikro- organismen 52

Backen, Bügeln, Babysitten – wer kann das alles gleichzeitig? Eine geschlechts- und alters- spezifische Untersuchung zur Multitaskingfähigkeit 60

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Inhalt

Die gigantische Energiequelle unter unseren Füßen

Wissen Sie, welches der größte Energiespeicher unserer Erde ist? Die Erde selbst. Über eine Milliarde Kubikkilometer beträgt ihr Volu-men. In ihrer Mitte, im rund 6.000 Kilometer von der Erdoberfläche entfernten Erdkern, herrschen Temperaturen von rund 6.000 Grad.

Klingt gut! Lena Schell-Majoor forscht über Psychoakustik

„Geräusche von Produkten spielen bei der Kaufentscheidung eine immer grö-ßere Rolle“, erklärt Lena Schell-Majoor. Was genau macht eigentlich eine Hör-forscherin? Und wie wird man eine?

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Der Kiessteinbrech im Toggenburg

Der Kiessteinbrech ist eine Pionierpflanze, die an Orten lebt, die durch Erosion geprägt sind. Die Aus-breitung und die Lebensbedingungen wurden im Wattwiler Steintal im Kanton St. Gallen untersucht.

Autorin: Corinne Eicher

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Hunger auf Kunststoff Der Plastikmüll in den Meeren stellt ein stetig wachsendes Problem dar. Es wird daher nach Bakterien gesucht, die in der Lage sind, Plastik durch Stoffwechsel abzubauen.

Autoren: Finn Sombrutzki Robin Hertel

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Cocktails mixen leicht gemacht Cocktails werden gerne getrunken. Da ist ein Barkeeper bei zahlreichen Bestellungen auch mal überfordert. Unterstützen könnte ihn eine Cocktailmixmaschine mit besonderem Service für Stammkunden.

Autor: Felix Graule

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Stroh im Tank In Kühen laufen bei der Verdauung ähnliche Pro-zesse ab wie in Biogasanlagen bei der Methan-produktion. Daher wurde die Cellulosespaltung mit Pansensaft außerhalb der Kuh untersucht.

Autor: Christoph Griehl

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Backen, Bügeln, Babysitten – wer kann das alles gleichzeitig? Viele Menschen glauben Frauen seien besser im Multitasking als Männer. Mit einem selbstent-wickelten Test wird dies untersucht.

Autorinnen: Annika Zindel Svea Marie Meyer

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Junge Wissenschaft – Jugend forscht in Natur und TechnikJunge Wissenschaft veröffentlicht Original-beiträge junger Autoren bis zum Alter von 23 Jahren mit anspruchsvollen Themen aus allen Bereichen der Naturwissenschaften und Technik.

Gründungsherausgeber:Prof. Dr. rer. nat. Paul Dobrinski † Herausgeber:Prof. Dr. Manfred EulerDr. Dr. Jens SimonDr.-Ing. Sabine Walter

Beirat:Dr. J. Georg BednorzNobelpreisträgerIBM Research DivisionForschungslaboratorium Zürich

Prof. Dr. rer. nat. Dr. h. c. Manfred EigenNobelpreisträger, Max-Planck-Institut für Biophysikalische Chemie,Göttingen

Prof. Dr. Gerhard ErtlNobelpreisträgerFritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft, Berlin

Prof. Dr. Ernst O. Göbelehemaliger Präsident der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (1995 - 2011),Braunschweig und Berlin

Dr. Uwe GrothVDI Projektleitung„Jugend entdeckt Technik“, Hemmingen

Prof. Dr. Elke HartmannUniversität HalleVDI Bereichsvorstand„Technik und Bildung“

Dr. Sven Baszio Geschäftsführer der StiftungJugend forscht e. V.,Hamburg

Prof. Dr. Bernd RalleSchriftführer der Zeitschrift MNU, Fachbereich Chemie,Universität Dortmund

Wolfgang ScheunemannGeschäftsführer der dokeo GmbH,Stuttgart

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Geowissenschaften

Der Beginn der Plattentektonik auf der ErdeDie Erde ist der einzige Planet im Sonnensystem, der Plattentektonik aufweist. Bis heute ist allerdings ungeklärt, wie die Plattenbewegungen begannen.

Was dem Wintersportler eine Freude, ist Autofahrern oder Fußgängern ein Ärgernis: Die Glätte von Eis. Ein neues mathematisches Modell von Bo Persson vom Jülicher Peter Grünberg Institut (PGI) beschreibt nun, warum Eis so glatt ist. Die Anwendung der neuen Berech-nungen könnte besser gleitende Ski und Kufen ermöglichen, aber auch helfen, Schuhsohlen und Autoreifen auf Glatteis

nicht mehr so stark wie bisher ins Rut-schen kommen zu lassen.

Erst seit etwa 150 Jahren beschäftigen sich Wissenschaftler mit der Frage, wie es dazu kommt, dass Eis überhaupt so rutschig ist. Andere Festkörper aus Me-tall oder Kunststoffen bieten – auch wenn sie perfekt glatt geschliffen sind – deutlich mehr Reibungswiderstand als

Eis. Aus dem Schwimmbad weiß man allerdings: Bringt man Wasser ins Spiel, dann verwandeln sich Fliesen in eine Rutschbahn. Auch bei Eis machen For-scher eine dünne Wasserschicht auf der Oberfläche für die Glätte verantwortlich. "Um den Effekt dieser dünnen Wasser-schicht in eine Formel zu packen, müss-te man Genaueres über sie wissen. Das große Problem bei allen Theorien zur

Physik

Glatteis, neu berechnetJülicher Forscher stellt mathematisches Modell für Reibung auf Eis vor.

Die äußere harte Schale der Erde, also die Erdkruste und der obere Erdmantel bilden die Lithosphäre. Unsere heutige Erde unterteilt sich an ihrer Oberfläche in mehrere Lithosphärenplatten, die anei-nander reiben oder miteinander kollidie-ren. An den Plattengrenzen sinken einige der Platten, wenn sie ausreichend kalt und schwer sind, in den tiefen Erdmantel. Die-ser Prozess, die Subduktion, ist ein Schlüs-selprozess der Plattentektonik. Er ermög-licht das Zurückkehren von Gesteinen der Erdkruste in den tiefen Erdmantel und ist außerdem für die effiziente Kühlung des Erdinneren verantwortlich. Allerdings gab es Subduktion und Plattentektonik nicht immer auf der Erde. Bei einem Gesamtal-ter unseres Planeten von 4,5 Milliarden Jahren war in den ersten ein bis zwei Milli-arden Jahre der Erdgeschichte der tektoni-sche Prozess ganz anders, wahrscheinlich ähnlich wie auf der heutigen Venus, wo bis heute die Lithosphäre nicht in Platten gebrochen ist und keine Subduktion statt-findet.

Nehmen wir also eine frühe Erde mit einer mehr oder weniger gleichmäßigen harten Schale an. Warum also entwickelte die Erde Subduktion und Plattentekto-nik? „Drei Bedingungen müssen erfüllt gewesen sein, damit der sogenannte Man-telplume, ein Aufstrom heißen Gesteins-materials aus dem tieferen Erdmantel, die

erste langlebige Subduktion und damit die Plattentektonik starten konnte“, sagt der Leiter der GFZ-Sektion für geody-namische Modellierung und Professor für Geodynamik an der Universität Pots-dam, Stephan Sobolev. „Der Mantelplu-me musste groß und sehr heiß sein, um viel Gesteinsschmelze zu erzeugen. Diese Schmelzen drangen in die Lithosphäre ein und weichten diese auf, so dass der Plume sich bis zur Erdkruste an der Oberfläche durchschweißen konnte.“ Zudem muss-te die umgebende Lithosphäre kalt und schwer genug sein, um in den Mantel zu sinken. Das nötige Gewicht erhielt die Lithosphäre durch den Gesteinsauswurf durch den Plume selbst, der sich auf die umgebende Lithosphäre legte. Bei ausrei-chend akkumuliertem Gewicht beginnt die Lithosphäre rund um den Plume ab-zusinken und zieht weitere Teile der Li-thosphäre mit sich. „Schließlich musste es zudem flüssiges Wasser an der Erdoberflä-che gegeben haben, quasi als Schmiermit-tel, um das Absinkenden der Lithosphäre zu erleichtern“, ergänzt Geoforscher So-bolev, „Dieses Abtauchen der Lithosphäre kann bis in den tiefen Erdmantel reichen.“ Alle diese Bedingungen wurden irgend-wann in der frühen Geschichte der Erde erfüllt, aber nie für die anderen Planeten des Sonnensystems. Auf der Venus, die der Erde am ähnlichsten ist, sind heiße Man-telplumes wahrscheinlich häufig, aber die

Lithosphäre ist zu heiß und leicht, und es gibt kein flüssiges Wasser auf der heißen Venusoberfläche.

Wahrscheinlich, so Sobolev, war es nicht ein einzelner Mantelplume, der den Pro-zess der Plattentektonik in Gang setzte, sondern das Zusammenwirken vieler solcher aufsteigender heißer Mantelströ-mungen. Das brodelnde Innenleben un-seres einzigartigen Planeten führte dazu, dass sich einige dieser plattentektonischen Fenster vereinigten und der Vorgang sich zur globalen Plattentektonik entwickelte.

Neue Platten

Blick aus der Tiefe der Erde auf die gebrochene Außenschale (blau) der junge Erde in einem drei-dimensionalen numerischen Modell. Die Bildung neuer Lithosphärenplatten (rot) geschieht in Folge der Interaktion eines Mantelplumes mit der Lithosphäre. (Quelle: GFZ)

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Reibung ist aber, dass man die Reibungs-fläche selbst nur sehr schwer untersuchen kann", erläutert Persson. "Denn die Kon-taktregion der sich berührenden Flächen ist verborgen."

Rutschende WasseratomeFür seine Berechnungen nutzte Persson daher bekannte Eigenschaften von frei-en Eisoberflächen und die Ergebnisse experimenteller Untersuchungen, die andere Forschergruppen zur Reibung auf Eis durchgeführt hatten. Seine Ver-mutung: Auch an der unzugänglichen Kontaktfläche des Eises könnte eine dünne, angetaute Schicht Wasser vorlie-gen, die kaum Widerstand gegen Scher-kräfte aufweist. In anderen Worten: Bei Belastungen quer zur Oberfläche, wie sie durch ein bewegtes Objekt auf dem Eis ausgeübt werden, gleiten diese angetauten Atomlagen ganz leicht übereinander – das Eis ist glatt. Persson: "Selbst eine nur wenige Nanometer – also wenige Atome – dicke Schicht von angetautem Wassereis genügt, um die sogenannten Scherkräfte, die für die Reibung verantwortlich sind, erheblich herabzusetzen." Persson hat basierend auf diesen Annahmen erstmals ein mathematisches Modell entwickelt, dass die Reibungskraft zwischen einer Eisschicht und einem darauf befindlichen bewegten Körper beschreibt. "Ich habe ein phänomenologisches Gesetz über die Scherkräfte aufgestellt, das in der Lage ist, die Reibungskraft von Eis in Abhängig-keit von der Gleitgeschwindigkeit und der Temperatur über große Geschwin-digkeits- und Temperaturbereiche zu

beschreiben", sagt Persson. "Mit diesem Gesetz könnte es in Zukunft auch mög-lich sein, Materialien für besonders glat-tes oder besonders rutschfestes Verhalten auf Eis zu optimieren." Persson arbeitet nun daran, das Reifenmaterial schlecht-hin – Gummi – in seine Berechnungen mit einzubeziehen.

Wasser auf EisErste experimentelle Untersuchungen zu Wasser auf Eis führte der Pionier der Ei-soberflächenforschung, Michael Faraday, bereits im Jahr 1859 durch. Er zeigte in einem einfachen Versuch, dass die Ober-fläche von Wassereis angetaut ist: Bringt man zwei Eiswürfel zusammen, dann verkleben sie sofort. Ursache ist eine ver-

mutlich eine nur wenige Atomlagen dicke Schicht von flüssigem oder beinahe flüs-sigem Wasser. Bei Kontakt gefriert es und stellt so eine feste Verbindung zwischen den Eiswürfeln her. Bei Kontakt anderer Materialien mit Eis weisen neuere Experi-mente darauf hin, dass vor allem die Wär-me durch Reibung eine dünne Schicht Eis antauen kann und so zu einem Was-serfilm führt.

Übrigens: Der hohe Druck der Schlitt-schuhkufe, der in der Vergangenheit und in einigen Lehrbüchern der Physik auch noch heute als Ursache angegeben wird, ist allerdings – wenn überhaupt – nur eine Nebenursache für den Wasserfilm auf Glatteis.

Junge Mädchen beim Schlittschuhlaufen. (Quelle: Fotolia)

Normalerweise werden Pflanzen von Tie-ren und vom Menschen verspeist. Fleisch-fressende Pflanzen aber drehen den Spieß um: Sie sind auf Tiere als Zusatzernäh-rung spezialisiert, um in Mooren oder an anderen nährstoffarmen Standorten über-leben zu können. Die Venusfliegenfalle (Dionaea muscipula) zum Beispiel: Sie hat ihre Blattspitzen zu tellerförmigen Fallen ausgebildet und sie mit Sensoren ausge-stattet. Damit kann sie Fliegen und ande-re schnelle Insekten erkennen, fangen und verdauen. Die Innenseite der Fallen ist

mit einem Rasen aus rotgefärbten Drüsen bedeckt. Diese blütenartige Erscheinung lockt im Verein mit Fruchtdüften viele Insekten an. Auf der Suche nach Nektar kommen die Besucher meist unausweich-lich mit den drei Sinneshaaren in Berüh-rung, die auf jeder Fallenhälfte sitzen. Die Pflanze entscheidet dann anhand der Zahl der Berührungen, ob die Falle zuschnappt und ob die Verdauungssäfte fließen – sie kann also zählen. Das hat ein internatio-nales Forschungsteam um den Biophy-siker Professor Rainer Hedrich von der

Julius-Maximilians-Universität Würzburg herausgefunden.

Wird ein Sinneshaar auf der Venusflie-genfalle nur leicht bewegt, meldet es den ersten Beutekontakt über ein bio-elektrisches Signal. „Ein einzelnes Sig-nal löst aber noch keine Reaktion aus – es könnte sich ja um einen Fehlalarm han-deln“, sagt Hedrich. Doch schon bei der zweiten Bewegung klappt die Falle blitz-schnell zu. Würde ein Beutetier nun ru-hig bleiben, gäbe es kein weiteres Signal.

Biologie

Pflanzen können rechnenDie fleischfressende Venusfliegenfalle kann zählen, wie oft ein Insekt sie berührt, und berechnet daraus den Aufwand für die Verdauung.

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Ein internationales Forscherteam mit Beteiligung der Universität Göttingen hat erstmals das Gesamtvolumen des Grundwassers auf der Erde kartiert. Nach Angaben der Wissenschaftler gibt es etwa 23 Millionen Kubikkilo-meter Grundwasser auf dem Planeten. Weniger als sechs Prozent davon sind allerdings modernes Grundwasser, also Grundwasser, das während der Dau-er eines menschlichen Lebens erneuert wird. Die größten Vorräte modernen Grundwassers befinden sich im Amazo-nasbecken, dem Kongo, Indonesien und in Gebirgen wie den Rocky Mountains, die geringsten in trockenen Gebieten wie der Sahara.

Grundwasser ist eine der meistgenutzten und wertvollsten Ressourcen unseres Pla-neten. Die Frage, wie viel Grundwasser es insgesamt gibt und wie lange die Vor-räte noch reichen, wird weltweit immer dringlicher. „Die in unserer Studie be-schriebenen 23 Millionen Kubikkilome-ter entsprechen einer 180 Meter tiefen Bedeckung der Erdoberfläche mit Was-ser“, erläutert Dr. Elco Luijendijk vom Geowissenschaftlichen Zentrum der Uni-versität Göttingen. „Auch wenn der An-teil des modernen Grundwassers an der Gesamtmenge auf den ersten Blick gering erscheint, ist er doch immer noch größer als der Anteil aller anderen Elemente des aktiven hydrologischen Kreislaufs, wie

etwa des Wassers in Flüssen, Seen und der Atmosphäre.“ Die Wissenschaftler ver-banden in ihrer Studie Messungen von radioaktivem Tritium, das seit den Atom-tests der 1950er-Jahre im Grundwasser zu finden ist, mit Computermodellen der Grundwasserströme bis in eine Tiefe von zwei Kilometern. „Erkenntnisse über die Menge des modernen Grundwassers auf der Erde ist von großer Bedeutung, weil es im Gegensatz zu älterem, stagnieren-den Grundwasser eine erneuerbare Res-source ist“, so Dr. Luijendijk. „Gleichzei-tig ist modernes Grundwasser aber auch anfälliger gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels oder menschlichen Eingriffen in das Ökosystem.“

Verteilung des modernen Grundwassers auf der Erde. (Quelle: University of Victoria)

Hydrologie

Erste Kartierung des Grundwassers auf der ErdeNach Angaben eines internationalen Forscherteams gibt es etwa 23 Millionen Kubikkilometer Grund-wasser auf dem Planeten.

In diesem Fall öffnet sich die Falle nach einem halben Tag wieder. Weil die gefan-genen Tiere sich aber heftig wehren, lösen sie dadurch ein wahres Signalfeuer aus, das ihr Schicksal endgültig besiegelt.

Zwei oder mehr Reize setzen den Signal-weg des Berührungs- und Wundhormons Jasmonat JA in Gang. Bei fünf und mehr Signalen aktiviert die Pflanze zusätzlich in all ihren 37.000 Drüsen die Gene für Verdauungsenzyme. Diese Aktivierung bleibt aus, wenn vor der mechanischen Stimulierung der Jasmonat-Signalweg ex-perimentell unterdrückt wird. „Damit ha-ben wir belegt, dass das elektrische Signal

in den Drüsen in ein hormonelles Signal umgewandelt wird“, so Hedrich.Fünf und mehr Signale kurbeln zusätzlich die Trans-portmoleküle an, die für die Aufnahme der verdauten Insekten in die Pflanze sor-gen. „Wir haben uns dann gefragt, ob die Falle berechnen kann, wie viele Kanäle sie für den Abtransport von Natrium bereit-stellen muss“, so Hedrich. Offenbar kann sie das: Je üppiger ein Beutetier ist, umso heftiger ist die Gegenwehr und umso häu-figer werden die Sinneshaare gereizt. Die Venusfliegenfalle produziert dann ent-sprechend mehr Ionenkanäle als bei einer zaghaften Gegenwehr.

Im Innern der Venusfliegenfalle befinden sich Sinneshärchen, deren mindestens zweimalige Berührung die Falle zu schnappen lässt. (Quelle: Noah Elhardt)

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Geowissenschaften

Satelliten finden nachhaltige Energie in StädtenUnterirdische Wärmeinseln in Städten bergen ein enormes geothermisches Potenzial. Aus dem erwärmten Grundwasser lässt sich nachhaltige Energie zum Heizen und Kühlen gewinnen.

In größeren Städten liegen die Tempera-turen üblicherweise deutlich höher als im ländlichen Umland. Diese sogenannten urbanen Wärmeinseln entstehen durch das Zusammenwirken verschiedener Fak-toren wie dichte Besiedlung, Flächenver-siegelung, Wärmeabstrahlung von Gebäu-den, Industrie und Verkehr sowie fehlende Vegetation. Betroffen von dem Phänomen sind Atmosphäre, Oberfläche und Unter-grund in modernen Städten.

Neben erhöhten Lufttemperaturen kön-nen auch erhöhte Grundwassertempera-turen vorkommen. Diese Wärmeinseln im Untergrund bergen große Chancen für Energieversorgung und Klimaschutz: So lässt sich die Energie aus oberflächennahen Grundwasserschichten mithilfe von Erd-wärme- und Grundwasserwärmepumpen zum Heizen im Winter und zum Kühlen im Sommer einsetzen. Würde dieses geo-thermische Potenzial genutzt, ließe sich damit ein Teil des wachsenden Energiebe-darfs der Städte decken. Oberirdische und unterirdische Wärmeinseln sind vor allem durch Wärmeleitung miteinander verbun-den. Bisher untersuchte die Forschung die einzelnen Wärmeinseln meist getrennt

voneinander, sodass über die Prozesse und das Verhältnis von ober- und unterirdi-schen Temperaturen wenig bekannt war. Eine Gruppe von Wissenschaftlern vom Institut für Angewandte Geowissenschaf-ten (AGW) und vom Institut für Mete-orologie und Klimaforschung des KIT sowie von der ETH Zürich haben nun ober- und unterirdische Wärmeinseln in vier deutschen Großstädten in ihrem Ver-hältnis zueinander untersucht.

Die Wissenschaftler griffen auf satelliten-gestützte Messungen der Oberflächentem-peratur zurück, über die sich die zeitlichen und räumlichen Gegebenheiten von ober-irdischen Wärmeinseln leicht erschlie-ßen lassen. Schwieriger ist die Beschrei-bung der Wärmeinseln im Untergrund. Die Interpolation von Messungen der Grundwassertemperatur an existierenden Monitoringstationen ist zeitaufwändig und teuer. Daher sind andere Methoden gefragt. Die Forscher aus Karlsruhe und Zürich verglichen ober- und unterirdische Wärmeinseln in den vier Städten Berlin, München, Köln und Karlsruhe. Dabei stellten sie eine räumliche Korrelation bis zu 80 Prozent fest. Die Übereinstimmung

ist in den älteren Städten wie Köln größer als im verhältnismäßig jungen Karlsruhe, da je älter die Stadt, desto ausgeprägter die Erwärmung des Untergrundes. In 95 Prozent der untersuchten Gebiete war allerdings die Grundwassertemperatur höher als die Oberflächentemperatur, was die Wissenschaftler auf zusätzliche unterirdische anthropogene Wärmequel-len wie Gebäudekeller, Abwasserkanäle oder Reinjektion von Kühlwasser zurück-führen.Die satellitengestützt gemessene Oberflächentemperatur allein reicht also nicht aus, um die Grundwassertempera-tur zuverlässig zu schätzen: Daher zogen die Forscher zusätzlich Bebauungsdichte und Kellertemperatur heran. So gelang es ihnen, die regionalen Grundwassertem-peraturen mit einem mittleren absoluten Fehler von 0,9 Kelvin zu schätzen. „Diese Methode ermöglicht eine erste Bewertung der unterirdischen Wärmeinseln und da-mit der ökologischen Bedingungen im Grundwasser und des geothermischen Potenzials, ohne dass dafür aufwendige Grundwassertemperaturmessungen und Interpolationen erforderlich sind“, erklärt Philipp Blum, Professor für Ingenieurgeo-logie am AGW des KIT.

Bei urbanen Wärmeinseln in Städten wie Karlsruhe spielen Faktoren wie Besiedlung, Flächenversiegelung, Vegetation, Wärmeabstrahlung von Gebäuden, Industrie und Verkehr zusammen. (Quelle: KIT)

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Die gigantische Energiequelle unter unseren FüßenWissen Sie, welches der größte Energiespeicher unserer Erde ist? Die Erde selbst. Über eine Milliar-de Kubikkilometer beträgt ihr Volumen. In ihrer Mitte, im rund 6.000 Kilometer von der Erdoberfläche entfernten Erdkern, herrschen Temperaturen von rund 6.000 Grad. Insgesamt sind 99 Prozent des Erdinnern über 1.000 Grad heiß. Von dem verbleibenden Prozent erreichen wiederum 99 Prozent Tem-peraturen von über 100 Grad.

Titelthema

Allein dieser Bruchteil würde genügen, um die ganze Welt mit Wärme und Kühlenergie zu versorgen sowie einen nennenswerten Beitrag zur Stromver-sorgung zu leisten. Und das CO2-neu-tral, kostengünstig und mithilfe von weitestgehend „unsichtbaren“ Anlagen. Alles, was man dafür tun muss, ist das Erdreich anzuzapfen. Dieser Idee be-dient sich die Geothermie (Geo = Erde, Thermie = Wärme).

Wie entsteht Erdwärme?30 Prozent des an die Erdoberfläche stei-genden Energiestroms entstammen dem heißen Erdkern. 70 Prozent entstehen durch den ständigen Zerfall natürlicher radioaktiver Elemente in Erdmantel

und Erdkruste. Unmittelbar unter der Erdoberfläche wird ein Teil der Wärme durch Regen und Sonneneinstrahlung zugeführt.

Im Durchschnitt liegt die Temperatur hierzulande in 20 Meter Tiefe unab-hängig von Jahreszeiten konstant bei 10 Grad. Pro 100 Meter, die man tiefer ins Erdreich eindringt, steigt die Tem-peratur durchschnittlich um 3 Grad. Besonders heiß ist der Untergrund im Oberrheingraben. Hier liegt der Tempe-raturgradient sogar bei 5 Grad. Das be-deutet, dass man bereits bei Tiefen von 2.000-3.000 Metern Temperaturen von 100 Grad und mehr antreffen kann. In vielen Regionen der Welt sind die Be-

dingungen sehr ähnlich. Man spricht hierbei von Niederenthalpieregionen. In vulkanischen Gebieten oder Hoch-enthalpieregionen wie Island, Indonesi-en oder Kenia ist der Untergrund auch in geringen Tiefen bereits sehr heiß. Über Geysire und Fumarole kommt das kochende Wasser in flüssiger Form oder als Dampf sogar direkt an die Erdober-fläche.

Wie nutzen die Anlagen die Erdwärme?In Deutschland gibt es bereits über 330.000 Geothermieanlagen. Die meis-ten davon sind Oberflächennahe Geo-thermieanlagen, die einzelne Gebäude beheizen. Sie werden nach einem Teil der Anlage auch (Erd-)Wärmepumpen ge-

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Bohranlage für ein Projekt der Tiefen Geothermie (Quelle: Herrenknecht Vertical)

nannt. Diese Erdwärmesysteme nutzen die Wärme mithilfe von Kunststoffroh-ren, die im Erdreich verlegt sind. Wenn sie vertikal eingebracht werden, wird zunächst ein Loch gebohrt (Abb. 2). In der Regel ist dies nicht größer als eine CD und ragt ungefähr 50-100 Meter in die Tiefe. Nach der Bohrung werden die Rohre in das Loch eingeführt (Abb. 3) und durch einen speziellen Verfüllbau-stoff – eine Art Zement – fest mit dem umgebenden Erdreich verbunden.

Durch das Wasser, welches in den Son-den zirkuliert, kann die Wärme auf-genommen und an die Erdoberfläche transportiert werden. Dort wird die Wärme an die Wärmepumpen übertra-gen, die die Temperatur noch einmal erhöht. Diese sogenannten Sonden sind die gebräuchlichste Form der Erdwär-menutzung. Andere Erdwärmeheizun-gen setzen horizontal in Schlangen ver-legte Kollektoren ein. Mitunter werden auch Energiekörbe oder Energiepfähle genutzt. Auch das Grundwasser kann direkt als Wärmequelle genutzt werden.

Ab einer Tiefe von 400 Metern, meist 1000 Metern und mehr, spricht man von Tiefer Geothermie. Diese Anlagen nutzen in aller Regel tiefe Grundwässer

direkt als Wärmequelle (hydrotherma-le Geothermie). Da die Temperaturen hier mit 60 bis 150 Grad und mehr bereits sehr hoch sind, wird auf eine Anhebung der Temperatur durch Wär-mepumpen meist verzichtet. Die Idee ist auch hier recht einfach. Es werden zwei tiefe Brunnen (Doublette) gebohrt

und in den oberen Schichten mehrfach verrohrt. Aus einem wird später das Thermalwasser an die Erdoberfläche gefördert (Förderbohrung). Dort wird die Wärme über metallische Wärme-übertrager an das Heiz- oder Kraftwerk abgegeben und das abgekühlte Wasser wird wieder ins Erdreich zurückgeführt

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Abb. 2: Bohrarbeiten für eine oberflächennahe Geothermieanlage. Die Sonden können im Untergrund „versteckt“ werden (Quelle: TractoTechnik).

Abb. 3: Nach der Bohrung werden die Sonden ins Erdreich eingebracht (Quelle: Fischer Spezialbaustoffe).

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(Injektionsbohrung). In der Zielschicht angekommen, bewegt es sich langsam durch das Erdreich und erwärmt sich dabei wieder (Abb. 4). Erfahrungen zei-gen, dass die Temperatur über Jahre und Jahrzehnte konstant bleibt.

Ist kein Thermalwasser verfügbar, kann die Erdwärme mithilfe der petrotherma-len Geothermie genutzt werden. Im Be-trieb unterscheiden sich Anlagen dieser Art nicht von hydrothermalen Anlagen. Bevor die Anlage in Betrieb genom-men wird, wird jedoch eine heiße, aber trockene Erdschicht als Wärmequelle nutzbar gemacht. Dazu werden durch Wasser, das unter Druck zugeführt wird, Risse im Gestein geschaffen (hydrau-lische Stimulation). Danach zirkuliert das zugeführte Wasser wie in einer hy-drothermalen Anlagen. Dieses Verfah-ren ermöglicht die Nutzung der Tiefen Geothermie nahezu überall. Es ist daher eines der wichtigsten geothermischen Forschungsgebiete.

Im Tiefenbereich von 400-1000 Metern hat sich inzwischen auch die Mitteltiefe Geothermie etabliert, eine Kombination aus Oberflächennaher und Tiefer Geo-thermie.

Welche Energieformen kann die Geo-thermie liefern?Die Erdwärme kann entweder direkt genutzt werden, zum Beispiel zur Behei-zung von Wohnhäusern, großen Büro-gebäuden oder auch zur Eisfreihaltung. In einigen Ländern wird die Erdwärme noch für weitaus mehr genutzt. In Is-land wird beispielsweise mit Erddampf gekocht. Das geht nicht nur besonders schnell, sondern ist auch nährstoffscho-nend. Zudem werden mit Erdwärme Le-bensmittel getrocknet und damit haltbar gemacht. Im bayerischen Kirchweidach werden zudem erstmals in Deutschland mithilfe von Erdwärme umweltfreund-lich Tomaten und Paprika angebaut. In warmen Jahreszeiten dient das Erd-reich auch zur Kühlung, denn dann ist hierzulande das Erdreich kälter als die Umgebungsluft.Wie in konventionellen Kraftwerken kann das Erdreich auch ge-nutzt werden, um Strom zu produzieren. Dabei wird das Thermalwasser mit mehr als 100 Grad dazu genutzt, im Kraft-werk zirkulierendes Wasser oder andere Betriebsstoffe zu verdampfen. Dieser Dampf treibt eine Turbine an und der

Generator wandelt die Bewegungsener-gie in Strom um.

Welche Chancen bietet sie?Die Erdwärme ist eine Energiequelle, die sich im Erdreich immer wieder erneuert. Dadurch ist sie sehr umweltfreundlich und ressourcenschonend. Ein entschei-dender Vorteil ist, dass sie überall, wo man sie braucht, direkt vor Ort ist und nicht jahreszeitlichen Schwankungen unterliegt. Es müssen keine Brennstof-fe geliefert oder extra dafür gefördert bzw. produziert werden. Zudem ist der Platzbedarf äußerst gering. Eine Erdwär-mesonde hat gerade einmal den Durch-messer einer CD und kann unauffällig unter dem Rasen oder der Einfahrt in-stalliert werden (Abb. 2). Auch eine tie-fengeothermische Großanlage kann har-monisch in Gewerbegebiete eingefügt werden. Außerdem wird die Energie bei der Wärmeerzeugung ideal eingesetzt. Bei herkömmlichen Verbrennungskes-seln wird Öl oder Gas verbrannt. Die Temperaturen sind dabei viel höher als sie für die Beheizung gebraucht werden. Geothermieanlagen stellen Wärme da-gegen genau auf dem benötigten Tem-peraturniveau zur Verfügung. Dadurch gehören Sie in der Regel zu den effizien-

testen Heizsystemen. Die Kaskadennut-zung der Erdwärme ermöglicht weitere Effizienzsteigerungen. Dabei wird die Erdwärme in mehreren Stufen optimal ausgenutzt. Zunächst kann eine Anlage das beispielsweise 120 Grad heiße Ther-malwasser zur Stromproduktion nutzen. Abgekühlt auf 90 Grad speist es über einen Wärmetauscher in ein Fernwär-menetz ein. Die restliche Wärme kann nochmals zur Beheizung eines Gebäudes in unmittelbarer Anlagennähe oder eines Gewächshauses eingesetzt werden. Da-mit wird die Wärme des Thermalwassers optimal ausgenutzt, bevor es wieder in das Erdreich zurückgeführt wird.

Woher weiß man, welche Wärme dem Untergrund entzogen werden kann?Ein bekannter Bergmannsgruß lautet: Vor der Hacke ist es duster. Ganz so „duster“ ist es dank der Entwicklung von seismischen Messverfahren inzwischen nicht mehr. Sie ermöglichen die Erstel-lung von 2D- oder 3D-Modellen des Untergrunds. Die Daten werden durch das Einleiten von leichten Schwingun-gen ins Erdreich gesammelt. Große Last-wagen lösen diese über Metallplatten aus. Durch ein Netz von Geophonen, die über das Zielgebiet ausgelegt sind,

Reinjektions-bohrung

Thermalwasserkreislauf

Förder-bohrung

Tiefenpumpe

geothermischesReservoir

Energieversorgung: Wärme, Strom, Kälte

Abb. 4: Funktionsschema einer tiefengeothermischen Doublette (Quelle: BVG).

werden diese gemessen (Abb. 5). Aus den gesammelten Daten kann geschlos-sen werden, wie die Schwingungen im Erdreich abgelenkt wurden. Dadurch kann auf die Anordnung der Erdschich-ten und in der Folge auf die zu erwarten-den Schüttungen (Geschwindigkeit mit der das Thermalwasser gefördert werden kann) und die Temperatur geschlossen werden. Seismische Messungen gehören inzwischen zum Stand der Technik bei tiefengeothermischen Projekten. Der-zeit werden im Süden von München großangelegte seismische Messungen durchgeführt. Manchmal wird vor den eigentlichen Bohrungen eine Erkun-dungsbohrung mit geringerem Durch-messer durchgeführt, um die Modelle zu verifizieren. Durch jedes Projekt ver-bessern sich die Untergrundkenntnisse. Wird eine existierende Anlage um eine weitere Doublette ergänzt, wie in Unter-föhring im Jahr 2014, kann auf weitere seismische Messungen verzichtet wer-den.

Über die obersten Erdschichten weiß man deutlich mehr. Deswegen müssen bei Oberflächennahen Geothermieanla-gen keine umfangreichen Untergrund-untersuchungen durchgeführt werden. Regionale Verzeichnisse geben Auskunft über die Anordnung der Gesteinsschich-ten.

Die benötigte Sondenlänge kann an-hand dieser Angaben und durch Er-fahrungswerte relativ genau berechnet werden. Bei Anlagen mit mehreren Son-den, wie der des neuen Bundesinnenmi-nisteriums, werden diese Berechnungen meistens anhand der ersten Bohrungen überprüft. Dazu wird entgegensetzt zum Nutzungsprinzip, warmes Wasser von der Erdoberfläche in die Sonden geleitet. Durch den Unterschied der Temperatur bei Ein- und Austritt aus dem Erdreich, kann die Wärmeleitfähigkeit bestimmt werden. Dies ermöglicht es, dass die ur-sprünglichen Planungen an die neuen Erkenntnisse angepasst und Kosten ge-spart werden können.

Welche Disziplinen beschäftigen sich mit der Geothermie?Bei der Umsetzung von Geothermie-projekten arbeiten viele Wissenschaftler und Praktiker unterschiedlicher Diszip-linen zusammen. Klassische Studiengän-ge zum Einstieg in die Geothermie sind

Geologie, Hydrogeologie oder Ingeni-eurwesen, aber auch Bauingenieurwe-sen, Elektrotechnik oder Maschinenbau. Geothermiespezifische Studiengänge sind derzeit im Aufbau und werden in der Regel als Master-Studiengänge an-geboten (z.B. am GeothermieZentrum Bochum).

Dem interdisziplinären Austausch wid-met sich auch der Arbeitskreis Junge Geothermie des Bundesverbandes Geo-thermie (BVG), in dem sich junge Wis-senschaftler vor 5 Jahren zusammenge-schlossen haben. Die Junge Geothermie organisiert Kolloquien und die Science Bar im Rahmen des Geothermiekon-gresses DGK. In einem Posterwettbe-werb können die jungen Wissenschaftler ihre Abschlussarbeiten einem ausge-wiesenen Fachpublikum präsentieren. Eine Mitgliedschaft im BVG und dem Arbeitskreis ist für Studenten bereits ab 20 Euro Jahresbeitrag möglich. Im Mit-gliedsbeitrag ist außerdem der kostenlo-se Bezug der Fachzeitschrift „Geother-mische Energie“ enthalten, die zwei bis drei Mal jährlich über wichtige Projekte und Forschungsarbeiten berichtet.

Gregor Dilger

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Abb. 5: Vibro-Fahrzeuge leiten Schallwellen ins Erdreich und Geophone zeichnen die Reflektionen auf (Quelle: Stadtwerke München).

Weitere Informationen zur Geothermie und ein umfang-reiches Lexikon finden Sie auf :

www.geothermie.de.

Autorenkontakt:Bundesverband Geothermie e.V.Gregor DilgerAlbrechtstr. 2210117 Berlin

Tel: 030 / 200 954 950gregor.dilger@geothermie.de www.geothermie.de

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Klingt gut! Lena Schell-Majoor forscht über Psychoakustik

Hört man einem Staubsauger an, wie effektiv er Schmutz schluckt? Oder sagt das Geräusch beim Zuschlagen der Autotür etwas über die Qualität des Fahrzeugs? „Geräusche von Produkten spielen bei der Kaufentscheidung eine immer größere Rolle“, erklärt Lena Schell-Majoor. Also wollen die Hersteller von Rasierapparaten, Haarföhnen oder Küchenmixern heute schon in der Ent-wicklungsphase wissen, ob ihre Kunden mögen, was sie hören. Um das heraus-zufinden könnte man natürlich Hör-studien mit möglichst vielen Probanden durchführen. „Das ist aber sehr zeit- und kostenintensiv“, sagt Lena. Deshalb er-forscht sie am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in

Oldenburg, welche akustischen Merk-male die empfundene Klangqualität aus-machen und wie sich diese automatisch bewerten lassen.

Töne haben die heute 31-Jährige schon seit ihrer Kindheit in Mönchengladbach interessiert. „Ich war Mitglied einer Mu-siktheatergruppe, mit der wir in einem Tonstudio eine CD aufgenommen ha-ben“, erinnert sie sich. Da war sie elf und dachte: „So was will ich später mal machen.“ Doch als sie sich für einen stu-dienvorbereitenden Kurs an der Musik-hochschule anmelden wollte, kam die Er-nüchterung: „Die sagten, ich hätte keine Chance, weil ich weder Klavier noch ein anderes Instrument spiele.“ Also ging sie

erst mal nach Amerika, machte ein paar Praktika und sah sich um, was es sonst so gibt. „Dabei stieß ich auf Medientechnik an der HAW Hamburg, und dort war Tontechnik zumindest ein Teilbereich.“

Auf Umwegen zum ZielNach dem Studium arbeitete sie zu-nächst als Entwicklungsingenieurin für Kabinenakustik bei der Lufthansa Technik. Bis sie ein ehemaliger Profes-sor auf einen neuen Masterstudiengang aufmerksam machte: „Zeitabhängige Medien, Schwerpunkt Sound“, wieder an der HAW Hamburg. Und dann war da die Doktorandenstelle zur Psycho- akustik-Studie am Fraunhofer IDMT in Oldenburg ausgeschrieben. „Ich war mir

Lena Schell-Majoor entwickelt Computermodelle, die den menschlichen Hörprozess nachbilden und damit zuverlässig die Geräuschqualität vorhersagen.

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Was genau macht eigentlich eine Hörforscherin? Und wie wird man eine? Lena Schell-Majoor schreibt ge-rade an ihrer Doktorarbeit über Psychoakustik, und die Stiftung der Nobelpreisträgern Christiane Nüsslein-Volhard fand ihre Forschungsarbeit so spannend, dass sie ihr zum UNESCO-L’Oreal-Förderpreis verhalf.

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unsicher, ob das mit meinem Fachhoch-schul-Abschluss überhaupt geht“, sagt Lena. Sie musste zwar noch zusätzliche Kurse an der Uni belegen, aber ja, es ging. Seit 2012 forscht sie nun in Oldenburg an einem „auditorischen Modell“. Das ist ein Computermodell, also ein Algo-rithmus, der die Funktionsweise des Ge-hörs simuliert. Das Modell transformiert Originalsignale so, dass nur noch die An-teile enthalten sind, die für die mensch-liche Wahrnehmung eine Rolle spielen. „Ich versuche herauszufinden, ob sich Geräuscheigenschaften wie Rauigkeit, Schärfe oder Lästigkeit in der Modelldar-stellung des Signals so abbilden, wie die Probanden sie bewertet haben“, erklärt Lena. „Es gibt natürlich Unterschiede in den Bewertungen, aber im Mittel lassen sich durchaus Aussagen treffen. Ziel ist es, mit dem Modell vorherzusagen, wie die Merkmale eines Geräusches bewertet werden. Dann spart es am Ende deutlich Zeit und Kosten.“

Förderpreis für hochqualifizierte Dok-torandinnen mit KindFür diese Arbeit gab es den UNCESCO-L'Oreal-Förderpreis „For Women in Sci-ence“ in Höhe von 20.000 Euro, der an hochqualifizierte Doktorandinnen mit Kind vergeben wird - Lena hat Ende 2013 eine Tochter bekommen. Das Preisgeld bietet ihr jetzt Entlastung und sorgt für einen Motivationsschub.

Als außergewöhnliche Herausforderung empfindet sie ihre Situation als Mutter und Forscherin nicht. „Ich habe es sehr gut, in meiner Umgebung sind mehrere Kolleginnen und Kollegen mit kleinen Kindern, das ist hier am Institut sehr gut integriert.“ Sie klingt fast ein wenig verwundert, warum das Thema „Frauen in der Wissenschaft“ so viel Raum ein-nimmt. Und lebt doch vor, wie gut sich beides vereinbaren lässt. Natürlich kommt gerade auch manches zu kurz. Bevor ihre Tochter kam, hat Lena Volley-ball gespielt, jetzt kommt sie höchstens hin und wieder mal zum Laufen oder, wenn sie Glück hat, zu einer Tasse Tee mit einem schönen Buch. Doch man hört kein Bedauern, wenn sie das erzählt. Ist halt so, wird ja wieder anders. Dafür ist ihr Leben gerade so spannend!

„Jeder stößt mal an seine Grenze“Und was rät sie Schülerinnen, die ein MINT-Fach studieren wollen? Aber viel-

leicht noch ein bisschen unsicher sind? „Traut euch auszuprobieren, worauf ihr Lust habt. Und wenn es nicht klappt, dann begreift das Scheitern als Chan-ce – jeder stößt mal an seine Grenze. Aber dann heißt es, nicht die Flinte ins Korn schmeißen, sondern schütteln, wei-ter überlegen und was Neues in Angriff nehmen.“ Und was die Rolle als Frau in der Wissenschaft angeht: „Ich kann mich an keine Situation erinnern, wo es mal schwierig als Frau war. Inzwischen gibt es ja genug von uns.“

Ines Bruckschen

Viele weitere spannende Berufsporträts und aktuelle Infos über die Fraunhofer-Programme unter:

www.mytalent-portal.de

oder

www.fraunhofer.de/talents

Im Rahmen einer Studie bewerten Probanden die Klangqualität von technischen Geräuschen an-hand von Klangparametern wie Rauigkeit, Schärfe, Lautheit und Lästigkeit. Quelle: Peter Böttcher, Fraunhofer IDMT)

So sieht ein akustisches Signal nach dem Perzeptionsmodell aus. (Quelle: Peter Böttcher, Fraunhofer IDMT)

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Sie sind nicht älter als 23 Jahre und haben gerade in der Schule, z. B. im Rahmen von Jugend forscht, oder im Studium eine eigene Forschungsarbeit durchgeführt? Haben Sie schon ein-mal darüber nachgedacht, was mit Ih-ren Ergebnissen jetzt passiert – wie aus einem jungen Forscher ein junger Wis-senschaftler werden kann? Denn es gilt: „Forschen ohne Veröffentlichen ist keine Wissenschaft“.

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Und das geht wie folgt:Auf Seite 69 im „Jugend forscht“-Teil sind die Kriterien aufgeführt, die das reibungslose Veröffentlichen Ihrer wis-senschaftlichen Beiträge ermöglichen. Hier finden Sie wichtige Hinweise, wie

die Arbeit aufgebaut sein soll, wie lang die Arbeit sein darf, wie die Bilder einzu-reichen sind und welche weiteren Infor-mationen wir benötigen.

Dann schicken Sie die Arbeit an die Redaktion. Von dort wird die Ar-beit an Fachgutachter weitergeleitet, welche die inhaltliche Richtigkeit der Aussagen begutachten. Gelegentlich ergeben sich daraus Hinweise, wo noch etwas verbessert werden kann, was dann an den Autor weitergleitet wird.Schließlich kommt die Arbeit in die Re-daktion, wird für das Layout vorbereitet und veröffentlicht.

Was haben Sie davon? Ihre Forschungsarbeiten sind nun in ei-ner Gutachterzeitschrift (peer reviewed journal) veröffentlicht worden, d. h. Sie können die Veröffentlichung in Ihre wis-senschaftliche Literaturliste aufnehmen.

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Gefährdungsanalyse für eine Rarität der Voralpen

Der Kiessteinbrech im Toggenburg

In einer Ökologiestudie über den Kiessteinbrech (Saxifraga mutata) wurde das Vorkommen der Art im Wattwiler Steintal in einem 1,5 Quadratkilometer großen Gebiet kartiert. Bei zwei genauer untersuchten Kernpopulationen wurden Bodenproben analysiert, die Begleitflora bestimmt, die Klimadaten aufge-zeichnet sowie die einzelnen Individuen vermessen, um mit einer Gefährdungsanalyse das Schicksal dieser Populationen vorherzusagen.

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Corinne Eicher, *1995 Schule: Kantonsschule Wattwil

Eingang der Arbeit: August 2014

Zur Veröffentlichung angenommen: September 2014

1 EinleitungDie vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Kiessteinbrech (Saxifraga mutata L.), eine noch wenig erforschte Rarität der Voralpen, zu der im Datennetzwerk zur Schweizer Flora nur wenige Fund-orte für den gewählten Raum bekannt sind. Als Untersuchungsgebiet wurde das Wattwiler Steintal bestimmt, da es von Dynamik und Erosion geprägt ist, was für den Kiessteinbrech unerlässlich ist. Ziel der Forschungsarbeit war es, neben einer Kartierung der Vorkommen in einem ausgedehnteren Gebiet zwei ausgewählte Kernpopulationen und ihr Habitat mit-tels Messungen von Klimadaten, Aufnah-me der Begleitflora, Untersuchung von Bodenproben und Vermessen der beiden Populationen zu charakterisieren.

2 ArtvorstellungDer Kiessteinbrech Saxifraga mutata ge- Abb. 1: Blühende Saxifraga mutata im Wattwiler

Steintal (links) und einzelne Blüte (rechts).

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19hört zu den Steinbrechgewächsen (Saxif-ragaceae), einer Familie, die durch große Vielfalt im anatomischen Bau und in der Ausbildung der Vegetationsorgane cha-rakterisiert ist [1, S. 563]. Die Gattung Saxifraga umfasst ungefähr 300 Arten und ist über die gemäßigte und kalte Zone bei-der Hemisphären verbreitet, während nur verhältnismäßig wenige Arten bis in die Subtropen reichen [1, S. 568, 569]. Der Kiessteinbrech, auch Molasse-Steinbrech, veränderter oder safrangelber Steinbrech genannt, ist eine stattliche, aber konkur-renzschwache präalpine Pionierpflanze [2, S. 190; 3; 4, S. 298] und kann demnach auf Dauer nur an Orten überleben, die durch Erosion geprägt sind, sodass ausrei-chend Licht bis auf den Boden fällt. Die Pflanze bildet fleischige, bis über 10 cm breite, meist einzeln stehende Rosetten (vgl. Abb. 1 links), die nach der Blüte ab-sterben, da alle Reservestoffe aufgebraucht sind [1, S. 595; 3; 5, S. 472; 6, S. 449; 7, S. 282].

Saxifraga mutata blüht je nach Höhenlage im Juni oder Juli, wobei die Blütezeit mit kaum mehr als zwei Wochen relativ kurz ist [2; 3; 8, S. 155]. Ein Rispenast beinhal-tet zwei bis zehn Blüten, deren Kronblätter nur fünf bis acht Millimeter klein und zi- tronengelb bis tieforange gefärbt sind (vgl. Abb. 1 rechts) [1, S. 595; 2, S. 190; 3; 6, S. 449; 9]. Der Kiessteinbrech kommt in den Nordalpen und Karpaten, in Öster-reich in den Gebieten südlich der Donau, Luxemburg, der ehemaligen Tschechoslo-wakei, Frankreich, Schweiz, Italien und Rumänien vor [6, S. 449; 10, S. 132-133]. Er wächst fast ausnahmslos entlang der Vorberge und der Außenketten, bei-spielsweise im Zentraltirol und in Grau-bünden. Auffallend ist die Lücke in den Zentralalpen, die durch wiederholte Ver-eisung während der Eiszeit entstand [1, S. 595-596]. In der Schweiz kommt die Art im Mittelland in Alpennähe, ver-einzelt in den zentralen und östlichen Nordalpen im nördlichen Graubünden und im südlichen Tessin, nicht jedoch im Jura vor (vgl. Abb. 2) [2, S. 190; 7, S. 282; 11; 12, Karte 661].

3 Aktueller ForschungsstandErst sehr wenige Forscher untersuchten Saxifraga mutata, darunter Holderegger, der sich intensiv mit der Populations-struktur, Reproduktion und Hybrid- isierung dreier Vorkommen im Kanton Zürich befasste [13]. In den vier verschie-

denen Sukzessionsstadien [13; 15], die einen zunehmenden Vegetationsschluss beschreiben, fand er deutliche Unterschie-de der Größenstruktur von Saxifraga mu-tata. Optimale Bedingungen für Saxifraga mutata weist das Sukzessionsstadium II auf, mit Hängen und Felsen, die zu 20 bis 40 % mit einer Vegetation ähnlich der von Grasland bewachsen sind.

Zunehmender Vegetationsschluss bei hö-heren Sukzessionsstadien führt dazu, dass erfolgreiche Keimungen seltener werden und es zu einer Verschiebung in Richtung größerer Rosetten kommt. Beim Sukzes-sionsstadium I ist der Verlust an Rosetten hoch und vor allem für Keimlinge ist es schwierig, sich zu etablieren, da sie leicht weggeschwemmt werden [13; 15].

Des Weiteren entdeckte Holderegger eine signifikante Korrelation zwischen der Größe der Rosette und verschiedenen mit der individuellen Fitness verbundenen Merkmalen, so beispielsweise der Anzahl von Blüten und Blätter [13; 15]. Der Grö-ßenzuwachs pro Jahr ist abhängig von der Ausgangsgröße und somit nicht direkt zur Altersbestimmung geeignet [15]. Die von ihm beobachteten Individuen konnten ab einem Rosettendurchmesser von ungefähr vier Zentinmeter blühen, Tochterrosetten blühten im selben Jahr wie ihre Mutter-rosette [14; 15]. Aus seinen Bestäubungs-experimenten zur Untersuchung der Reproduktion [13; 16] folgerte Holde-regger, dass in der Natur mixed-mating vorkommt [13]. Eine Isoenzymanalyse

zeigte überraschenderweise eine geringe genetische Variation innerhalb der Po-pulationen, weshalb genetische Faktoren wohl von geringerer Bedeutung für das Aussterben der Art sind als Habitatsver-änderungen [13]. Auch die Gefahr des Aussterbens durch Hybridisierung stuft Holderegger als gering ein [13, 17]. Für den Naturschutz schlussfolgerte er, dass vermehrt Dynamik und Erosionsereignis-se zugelassen werden sollten, wovon auch viele weitere seltene Arten profitieren wür-den [13].

Neben Holderegger beschäftigten sich zwei Forscher aus Rumänien ebenfalls mit dem Kiessteinbrech. Andrei und Paraschi-voiu untersuchten die oberirdischen vege-tativen Organe von Saxifraga mutata und fanden heraus, dass die strukturellen Ei-genschaften dieser Organe den Umwelt-bedingungen, in denen die Pflanze lebt, gut angepasst sind [18].

4 Kartierung im Kerngebiet4.1 MethodikEs wurde ein Gebiet von einer Größe von etwa 1,5 Quadratkilometer abgesucht. Dabei wurde eine möglichst vollständige Kartierung von Saxifraga mutata ange-strebt. Suchgruppen hielten in zugeteil-ten Gebieten sämtliche Fundstellen mit einem GPS-Punkt fest. Während der gesamten Zeitdauer zeichneten die GPS-Geräte automatisch den zurückgelegten Weg auf, welcher von den Suchgruppen zusätzlich manuell auf einer Karte einge-zeichnet wurde. Dadurch konnte festge-

Abb. 2: Auf der Verbreitungskarte von Info Flora sind sowohl die Daten des Verbreitungsatlas von Welten & Sutter (grau) sowie die neuen Fundorte (grün) eingezeichnet. Der Karte kann entnommen werden, dass Saxifraga mutata vor allem im Mittelland in Alpennähe sowie im nördlichen Graubünden verbreitet ist [11].

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halten werden, wie gut das entsprechende Gebiet abgesucht worden war.

Aus diesen Daten wurden mit ArcGIS Karten erstellt, mit denen Hangneigung und Exposition visualisiert sowie eine sta-tistische Auswertung zur Identifikation bevorzugter Hangneigung und Expositi-on durchgeführt werden konnten.

4.2 Resultate und DiskussionWährend der Suchaktion wurden die in Abb. 3 rot eingezeichneten Wege zurück-gelegt und dabei die durch weiße Dreiecke gekennzeichneten 49 Teilpopulationen gefunden. Als Teilpopulation wurde eine Individuengruppe bezeichnet, die sich klar von der ihr am nächsten liegenden ab-grenzen ließ. Dargestellt ist ein 40 m brei-tes Band um den Weg, also je 20 m nach links und rechts. Zu beachten ist, dass der Satellitenempfang nicht sehr gut war und das Areal daher sicher noch genauer ab-gesucht worden ist. An sämtlichen Stand- orten findet sich der Kiessteinbrech an Felswänden, häufig mehrere Teilpopula-tionen nahe beieinander. Wegen der Ge-bundenheit an Felswänden ist bei weitem nicht das gesamte Untersuchungsgebiet als Habitat für den Kiessteinbrech geeig-net. Da die Pflanze eher selten ist, stellt die Tatsache, dass nicht sehr viele Standor-te gefunden wurden, keine Überraschung dar.

Abb. 4 zeigt die Exposition des Gebiets, welches bei der Suchaktion kartiert wur-de. Von den 49 Teilpopulationen wach-sen 35 an einer Felswand mit einer Aus-richtung nach Nordosten, Norden oder Nordwesten. Nur gerade zehn Fundorte mit einer südöstlichen, südlichen oder südwestlichen Exposition wurden festge-halten. Die restlichen vier Standorte sind nach Osten ausgerichtet (siehe Tab. 1, Seite 21). Es wurden keine nach Westen ausgerichteten Teilpopulationen gefun-den. Dies mag auch daran liegen, dass im gesamten Untersuchungsgebiet die Flä-che an Hängen mit westlicher Exposition recht klein ist. Hingegen hat es nur wenig mehr nördlich als südlich ausgerichtete Hänge, aber 71 ± 7 % (Mittelwert ± Kon-fidenzintervall zur Irrtumswahrschein-lichkeit 31,73 %) der Teilpopulationen wachsen an nordöstlich bis nordwestlich ausgerichteten Hängen und nur gerade 20 ± 6 % an solchen mit südöstlicher bis südwestlicher Exposition. Zumindest im untersuchten Gebiet bevorzugt Saxifraga

mutata also die Felswände, welche nach Nordosten, Norden oder Nordwesten ausgerichtet sind. Dies könnte möglicher-weise damit zusammenhängen, dass diese Hänge schattiger und damit tendenziell feuchter sind, was auf Kalkgestein, wel-ches sich bei Sonnenschein stark erwärmt und schnell trocknet, entscheidend ist. Dennoch ist es eine Kompromisslösung, in der Ökologie als Trade-off bezeichnet, da Licht für die Photosynthese benötigt wird, was die mit 23 Teilpopulationen häufigste nordöstliche Exposition bestä-tigt. Die Darstellung der Hangneigung (Abb. 5) zeigt, dass der Kiessteinbrech in allen Bereichen gefunden wurde. Fund-orte mit einer Hangneigung von über 40 ° (orange und rot) gab es jedoch nur vier. Mit 48,9 ± 7,2 % haben beinahe die Hälfte der Standorte eine Hangneigung zwischen 20 und 30 °, wiederum ein Kompromiss, dieses Mal zwischen starker Erosion und Konkurrenzschwäche. Zu

beachten gilt, dass die globale Hangnei-gung dargestellt ist. Sie wird für ein relativ großes Gebiet bestimmt und angegeben, lokal kann die Hangneigung jedoch auch viel größer oder kleiner sein.

5 Charakterisierung der Kernpopulati-onen5.1 AllgemeinesNeben der Kartierung, die ein größeres Gebiet umfasste, wurden zwei Populati-onen (vgl. Abb. 6) in regelmäßigen Ab-ständen genauer untersucht. Die erste studierte Kernpopulation wird aufgrund ihrer Ausrichtung nach Norden Schatten-population, in den Diagrammen vereinfa-chend Population A, genannt. An einem mit Moos bewachsenen Nagelfluhfelsen hatte sich eine mehrere 100 Individuen starke Population etabliert. Die zweite untersuchte Kernpopulation, Sonnenpo-pulation oder vereinfachend Population B genannt, ist nach Südosten ausgerichtet

Abb. 3: Karte mit den Fundorten von Saxifraga mutata (weiße Dreiecke), die während der Suchaktion markiert wurden. Das abgesuchte Gebiet ist blau umrandet, die zurückgelegten Wege sind als 40 m breites, rotes Band dargestellt, also 20 m nach links und rechts. Wegen des teils schlechten Satelli-tenempfangs kann angenommen werden, dass das Areal noch besser abgesucht wurde. (Zu Grunde liegende topographische Karte reproduziert mit Bewilligung von swisstopo. (BA14085)).

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und besteht aus nicht ganz so vielen In-dividuen, die aufgrund ihres Standorts an einem Mergelrutschhang stärker der Ero-sion ausgesetzt sind. Für die Auswertung aller Teilgebiete der Arbeit musste eine einheitliche Zeitachse eingeführt werden. Dazu wurde der 1. Januar 2013 als Tag 0 bezeichnet und allen Daten die entspre-chende Zeit in Tagen zugeordnet.

5.2 Aufnahme der BegleitfloraIn einem Gebiet von ungefähr 100 m2 um die Kernpopulationen wurden sämt-liche Pflanzen mit Ausnahme der Moose bestimmt und ihre ungefähre Zahl er-mittelt. Die erhaltene Pflanzenliste wur-de anschließend mit den angegebenen Pflanzengesellschaften, in denen Saxifraga mutata vorkommt, verglichen. Verwendet wurde einerseits die Artenliste der Kalk-quellflure (Cratoneurion), andererseits die schattige sowie die sonnige Kalkfelsflur mit Gefäßpflanzen (Crystopteridion resp. Potentillion) [11, 20]. Die entsprechenden Artenlisten wurden dem Archiv von Info Flora entnommen.

Im Umfeld der Schattenpopulation A wurden vom Berg-Reitgras (Calamagrostis varia), dem Wald-Bingelkraut (Mercuria-lis perennis) sowie dem Kalk-Blaugras (Ses-leria caerulea) über 100 Individuen gefun-den, im Umfeld der Sonnenpopulation B Individuen von Wundklee-Hybrid aus Anthyllis vulneraria carpatica und alpestris, von Bergreit-Gras (Calamagrostis varia), der niedlichen Glockenblume (Campanu-la cochleariifolia), dem Kahlköpfigen Rau-en Milchkraut (Leotodon hispidus hastilis), dem Rohr-Pfeifengras (Molinia arundina-cea), der Aurikel (Primula auricula), dem Traubensteinbrech (Saxifraga paniculata) und dem Kalk-Blaugras (Sesleria caerulea).

Es gab also nur eine sehr geringe Über-einstimmung mit den angegebenen Pflan-zengesellschaften, was bei der Schatten-population dadurch zu erklären ist, dass sie im Wald gelegen ist, wo gewöhnlich nicht sehr viele verschiedene Arten zu finden sind, was sich in einer kleineren Trefferquote als bei einer sehr artenrei-chen Begleitflora widerspiegelt. Doch dass überhaupt keine Pflanzen aus der Poten-tillion-Gesellschaft bei der Schattenpopu-lation gefunden wurden, bestätigen die Klimamessungen, die gezeigt haben, dass es sich tatsächlich um den schattigeren Standort handelt. Auch die Artenliste der Sonnenpopulation ist nicht sehr lang, was

Tab. 1: Übersicht der Resultate der Kartierung von Saxifraga mutata.

Abb. 4: Visualisierung der Exposition [19] im blau umrandeten Untersuchungsgebiet: Die wei-ßen Dreiecke stellen die Fundorte dar. (Zu Grun-de liegende topographische Karte reproduziert mit Bewilligung von swisstopo (BA14085)).

Abb. 5: Visualisierung der Hangneigung [19] im Untersuchungsgebiet: Die Fundorte sind durch weiße Dreiecke markiert. (Zu Grunde liegende topographische Karte reproduziert mit Bewilli-gung von swisstopo (BA14085)).

Abb. 6: Lage der Kernpopulationen im Wattwiler Steintal [19]: An Standort A befindet sich die Schattenpopulation, an Standort B die Sonnen-population. Zu Grunde liegende topographische Karte reproduziert mit Bewilligung von swissto-po (BA14085)).

Fundorte Anzahl Anteil [%]

Gesamt 49 100,0

Exposition NE, N und NW 35 71,4

Exposition SE, S und SW 10 20,4

Exposition E 4 8,2

globale Hangneigung >40 ° 4 8,2

globale Hangneigung <40 ° 45 91,8

globale Hangneigung 20-30 ° 24 48,9

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wiederum durch das Habitat erklärbar ist. Tendenziell bestätigt auch die Begleitflora der Sonnenpopulation die Klimadaten, zumal mit Primula auricula auch eine Charakterart des Potentillion vorkommt, und zwar die einzige, die gefunden wurde.

5.3 Analyse von BodenprobenNeben der Vegetation wurden Boden-proben auf ihren pH-Wert und ihre Leitfähigkeit durch eine Aufschläm-mung mit demineralisiertem Wasser mittels eines pH-Meters (SevenGo Duo SG23, Mettler Toledo) untersucht. Bodenproben in Pillenform wurden mittels eines Röntgenfluoreszenz-Spektro-skops (SPECTRO X-LAB 2000, SPECT-RO) auf ihre elementare Zusammenset-zung untersucht. Die erhaltenen Werte wurden mit der Literatur verglichen, wo-bei die gemessenen pH-Werte für Saxif-raga mutata mit der Reaktionszahl 3, was einem pH-Wert von 4,5 - 7,5 entspricht [20, S. 156], entweder an der oberen Grenze (7,5 bei Standort A) oder leicht darüber (7,9 bei Standort B) sind. Die ge-messenen schwach alkalischen Werte pas-sen sehr gut zur Literatur, die besagt, dass ein pH-Wert von 7,0 - 8,2 für Böden ty-pisch ist, die Ca-Carbonate enthalten [21, S.151]. Da es sich bei den Standorten von Saxifraga mutata um Kalkgestein handeln sollte, liegen die Werte im Normbereich. Passenderweise ist der Calcium-Anteil sehr hoch (12,99 ± 0,02 % bei A resp. 14,73 ± 0,02 % bei B) und der Magnesi-umanteil erhöht (1,876 ± 0,026 % bei A resp. 1,32 ± 00,24 % bei B), was bei Kalk-böden häufig vorkommt [21, S. 428]. Bei den Mikronährelementen Cl, Fe, Zn, Cu, Ni und Mo, welche für die Ernährung der Pflanzen in Spuren erforderlich sind [21, S. 430], liegen beinahe alle Werte im Normbereich.

5.4 MikroklimaFür die Messung des Mikroklimas wurden HOBO-Logger (Onset Computer Corpo-ration) verwendet, welche die Temperatur (HOBO U12-006 4-Channel Ext), Luft-feuchtigkeit (HOBO U10-003 Temp/RH) sowie die Lichtintensität (HOBO UA-002-64 Pendant Temp/Light) mes-sen. Bei jeder Kernpopulation wurden zwei getrennte Messsysteme aufgestellt, eines bei den Rosetten und ein zweites in zwei Metern Höhe. Um die absoluten Temperaturwerte miteinander vergleichen zu können, wurden alle Temperatursen-soren zuerst am Standort A und dann

am Standort B in ein Plastikgefäß gelegt und die Temperaturen aufgezeichnet, ein Mittelwert gebildet und die Daten jedes einzelnen Sensors im Auswerteprogramm korrigiert. Bei diesen Messungen stellte sich heraus, dass der Temperatursensor (HOBO U12-006 4-Channel Ext) bei der Population B falsche Werte anzeigte, wo-rauf eine neue Kalibrierkurve für diesen Sensor erstellt werden und der Datensatz linear umgerechnet werden musste.

Nach zwei Wochen wurde die Messung jeweils kurz für das Auslesen der Daten unterbrochen. Mit einem C++-Programm wurden zuerst Stunden-, dann Tagesmit-tel und schließlich verschiedenste Tempe-raturdifferenzen gebildet. Unter anderem war die Differenz der Temperatur neben den Rosetten und zwischen den Roset-tenblättern von Interesse, um heraus zu finden, ob die Pflanze ein Mikroklima aufbaut. Da diese Differenz eine verzö-gerte Reaktion der Temperatur zwischen den Rosetten jedoch nicht zum Vorschein bringen würde, wurde zusätzlich dazu und zur stichprobenartigen Betrachtung der Originaldaten ein weiteres Verfahren angewendet. Bei dieser weiteren Auswer-tung zum Mikroklima galt die Tempera-tur auf zwei Meter Höhe über Boden als Richttemperatur. Immer wenn das Stun-denmittel dieser Temperatur T2mh höher war als das Tagesmittel auf zwei Meter über Boden T2md wurde dieser Zeitpunkt in die erste Liste eingetragen und wenn nicht, dann in eine zweite Liste (Abb. 8, rot für positive und blau für negative Wer-te). Nun wurde von beiden Listen das arithmetische Mittel der Temperaturdiffe-renzen gebildet (für grafische Veranschau-lichung vgl. Abb. 7 links).

Danach wurde dieses Verfahren wieder-holt, aber diesmal war die Richttempe-ratur das Tagesmittel des entsprechenden Sensors (vgl. Abb. 7 rechts sowie Abb. 8 grün (positiv) und blau (negativ)). Die vier erhaltenen Werte lassen Aussagen über verzögerte oder abgeschwächte Reak-tionen des Temperatursensors gegenüber des Sensors in zwei Meter Höhe zu. Die Idee dahinter ist, dass bei einer verzö-gerten Reaktion eines Sensors die zweite Auswertung, also ΔTS+ und ΔTS- (hell-grüne und orange Balken in Abb. 8), hö-here Werte liefern sollte, da bei der ersten immer noch negative Werte mit aufsum-miert werden, welche die positiven Werte teilweise aufheben und umgekehrt (vgl.

Abb. 8 Beispiel 2 und 3, rote und blaue Balken).

Zudem sollte man auch ein von der Nacht dominiertes Klima erkennen (Abb. 8 Bei-spiel 3), da ΔTS+ (hellgrüne Balken) dann größer wäre als ΔTS- (orange Balken), da nur wenige Werte über dem Tagesmit-tel sind, diese dann aber umso extremer, was im Durchschnitt eine große Zahl er-gibt. Dagegen sind sehr viele Werte unter dem Tagesmittel, aber nur minimal, was zu einem kleinen ΔTS- führt. Wäre die Temperaturkurve des Sensors so wie im zweiten Diagramm in Abb. 8, so würde es keinen Unterschied der Werte geben, ob nun mit der Referenztemperatur auf zwei Meter Höhe oder mit jener des Sensors selbst gerechnet wird. In Abb. 9 sind die Tagesmittel der relativen Luftfeuchtig-keit und Temperatur dargestellt, wobei die relative Luftfeuchtigkeit über ein Jahr ab dem Tag 88 mit 79,0 ± 0,6 % bei der Schattenpopulation und 78,2 ± 0,8 % bei der Sonnenpopulation unter Einbezug des 68,27 % - Konfidenzintervalls nicht verschieden ist.

Der Standardfehler wurde aufgrund der Tagesmittel berechnet, welche als statis-tisch unabhängig betrachtet wurden. Der Verlauf der Temperaturen verhält sich ähnlich wie derjenige der Lichtintensitä-ten. Bei der Sonnenpopulation sind die Temperaturen tendenziell höher, was sich aus der höheren Lichtintensität ergibt. Während die mittlere Lichtintensität bei der Schattenpopulation A 2759 ± 115 Lux beträgt, ist sie bei der Sonnenpopulation mit 5772 ± 323 Lux wie erwartet höher. Beim Temperaturmittel, das bei der Schat-tenpopulation A mit 7,1 ± 0,3 °C nur knapp signifikant von den 7,8 ± 0.3 °C bei der Sonnenpopulation B verschieden ist, wirkt sich dies nicht ganz so stark aus. Dies hängt jedoch damit zusammen, dass die Temperaturen in der Nacht an beiden Standorten praktisch gleich hoch sind und der Unterschied bloß am Tag vorhan-den ist. Das ist daran ersichtlich, dass sich das Temperaturmaximum am Schatten- standort A mit 9,9 ± 0,4 °C signifi-kant von dem Sonnenstandort B mit 11,7 ± 0,4 °C unterschiedet. Die höhere Lichtintensität kommt daher, dass die Felswand bei der Sonnenpopulation nach Südosten ausgerichtet ist und daher län-ger von der Sonne beschienen wird, was zu einem höheren Tagesmittel führt. An-sonsten lässt sich Abb. 9 entnehmen, dass

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die Temperatur im Tagesmittel von circa -8 °C im Winter bis auf ungefähr 23 °C im Sommer ansteigt, Temperaturschwan-kungen, mit denen Saxifraga mutata problemlos umgehen kann. Die stichpro-benartige Betrachtung der Originaldaten ergab, dass die Temperaturen in der Nacht zwischen den Rosettenblättern eher tiefer sind und der Unterschied ziemlich kon- stant ist, während am Tag die Temperatur zwischen den Rosetten eher höher ist. Da-her wurden die Temperaturdifferenzen in Tag (6 - 18 Uhr) und Nacht (18 - 6 Uhr) aufgeteilt und ein Punktplot erstellt (Abb. 10 Seite 24). Dieser bestätigt, dass die Temperaturen in der Nacht immer sehr ähnlich sind, und zwar zwischen den Ro-settenblättern tiefer als neben ihnen. Bei der Schattenpopulation A beträgt diese Differenz im Schnitt 0,23 ± 0,01 °C, bei der Sonnenpopulation B 0,38 ± 0,01 °C. Am Tag ist es dann genau umgekehrt, dort ist die Temperatur zwischen den Rosetten durchschnittlich höher als ne-ben ihnen, und zwar um 0,40 ± 0,02 °C bei A und 0,12 ± 0,02 °C bei B. Diesen Daten und auch den Originaldaten kann entnommen werden, dass die Temperatur zwischen den Rosettenblättern nicht wie erwartet in der Nacht wärmer und am

Tag kälter als jene neben den Rosetten ist, sich also in beiden Fällen extremer ver-hält. Mögliche Erklärungsansätze wären beispielsweise, dass der Untergrund unter dem Temperatursensor neben den Roset-ten besser puffert als der zwischen ihnen und dieser Effekt gar nicht auf die Pflanze selbst zurückzuführen ist. Oder es könnte auch sein, dass sich die Rosetten aufgrund ihrer dunklen Farbe mehr an der Sonne aufheizen und ihre Wärme in der Nacht schneller wieder abgeben. Doch ob die-ser Effekt so groß sein kann, müsste noch untersucht werden. Aus Tab. 2, (Seite 24) ist ersichtlich, dass es offenbar beina-he keine zeitliche Pufferwirkung gibt, da die Rechnung mit der Referenz TSh - TSd kaum extremere Werte liefert als jene mit T2mh - T2md als Referenz. Deutlich zu er-kennen ist, dass das Mikroklima bei der Sonnenpopulation asymmetrischer ist als bei der Schattenpopulation. Dies würde dafür sprechen, dass das Klima bei der Sonnenpopulation noch stärker von der Nacht dominiert ist, oder eher, dass die Temperaturspitzen am Tag einfach ext-remer sind, ungefähr so wie beim letzten Diagramm in Abb. 8. Das von der Nacht dominierte Klima zeigt sich natürlich auch in der Temperatur neben den Ro-

setten, allerdings sind sämtliche Werte bei der Temperatur, welche zwischen den Ro-settenblättern gemessen wurde, extremer. Dies bestätigt, was bereits aus der Betrach-tung der Originaldaten sowie bei der Ana-lyse der Temperaturdifferenz neben und zwischen den Rosetten festgestellt wurde, nämlich, dass es sich um ein überhöhen-des Mikroklima handelt.

6 Vermessen der Pflanzen6.1 MethodikIm Zwei-Wochen-Rhythmus – respek-tive während der Blütezeit im Wochen-rhythmus – wurden alle Rosetten in einem definierten Gebiet von ungefähr 2 mal 2,5 m Größe ausgemessen. Festge-halten wurde der maximale Durchmesser

Abb. 7: Auswertung zum Mikroklima. Ziel dieser Auswertung war es, herauszufinden, ob die Tem-peratur zwischen den Rosettenblättern – ganz ähnlich wie jene im Boden – verzögert auf Tempera-turschwankungen reagiert, also als Puffer wirkt. Zur Veranschaulichung dient Abb. 8, welche einige mögliche Temperaturverläufe darstellt und farblich mit dieser Darstellung übereinstimmt.

Abb. 9: Tagesmittel der Temperatur und der relativen Luftfeuchtigkeit in zwei Metern Höhe über dem Boden über ein Jahr.

Abb. 8: Die Darstellung einiger möglicher Tem-peraturkurven zur Veranschaulichung der beiden Auswertungen (vgl. Abb. 7 für genaue Formeln): Das erste Diagramm zeigt den Temperaturver-lauf des Referenzsensors auf zwei Metern Höhe über den Tag, die drei weiteren Abbildungen stellen mögliche Temperaturverläufe des Sen-sors zwischen und neben den Rosettenblättern dar. Beim Beispiel 1 besteht kein Unterschied zwischen den Werten, egal mit welcher Referenz gerechnet wird, da dieselben Werte (rote und grüne resp. blaue und orange Balken) aufsum-miert und gemittelt werden. Hingegen werden bei den Beispielen 2 und 3 ΔTS+ und ΔTS- größer resp. kleiner sein als ΔT2m+ und ΔT2m-, da bei der ersten Auswertung (rote und blaue Balken) die Summe über Werte mit unterschiedlichem Vor-zeichen gebildet wird.

Referenz: T2mh – T2md

Referenz: TSh – TSd

   

 

 

 

   

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der Rosette, ihre Höhe, sofern vorhan-den die Höhe des Blütentriebs und die Anzahl Blüten und verblühten Blüten (vgl. Abb. 11). Jede Rosette musste für die Auswertungen identifizierbar sein, wozu sie eine individuelle Nummer erhielt (zu Beginn n= 112 resp. n= 49). Anschlie-ßend wurde eine lineare Regression der Rosettendurchmesser über die Messdauer durchgeführt und darauf die Regressions-konstante bestimmt. Daraus wurde durch Multiplikation mit der Zeitdauer der Nettozuwachs berechnet. Dieser wurde dem mittleren Rosettendurchmesser ge-genübergestellt und mittels t-Test auf die Signifikanz einer Korrelation untersucht. Mit derselben Methode wurde auch nach weiteren Korrelationen der gemessenen Größen gesucht.

Bei den Wachstumskurven der Blüten-sprosse wurde dem höchsten Wert 100 % zugeordnet und alle anderen Messda-ten in Prozent umgerechnet, um dann die erhaltenen Kurven mit einer logis-tischen Kurve vergleichen zu können, wobei die Differenzialgleichung zum Wachstum h(t) durch den Ausdruck dhdt

= a ∙ h (hmax - h) definiert ist. Neben dem Vermessen der Pflanzen wur-den in einer Fotografie des jeweiligen Standorts alle Rosetten markiert, um zu prüfen, ob die Verteilung homogen ist oder nicht. Die mit den Daten der Vermessung durchgeführte Gefährdungsanalyse dient dazu, die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass eine Population für eine bestimmte Zeit in Zukunft überleben wird. Zudem ermöglicht sie bei ausführlicheren Daten-sätzen, die Auswirkungen verschiedener Naturschutzmaßnahmen zu simulieren und kann so bei der Entscheidung helfen, welche Schritte sinnvollerweise durchzu-führen sind [22, S. 213-214]. Die Indivi-duen wurden nach ihrem Rosettendurch-messer in drei Klassen eingeteilt, nämlich klein (< 3 cm), mittel (3-5 cm) und groß (> 5 cm). Die vierte Klasse beinhaltete die blühenden Individuen. Nach einem Jahr wurde dies wiederholt und die Verände-rungen zunächst grafisch aufgezeichnet und anschließend als Übergangsmatrix dargestellt. Aus den Übergangsmatrizen kann direkt die Wachstumsrate λ (domi-nanter Eigenwert der Matrix), die Elasti-zitäten sowie die stabile Größenverteilung berechnet werden. Letztere gibt an, wie groß der Anteil der einzelnen Klassen an der Gesamtpopulation ist, wenn die sta-

bile Verteilung erreicht ist, sich also nur noch die Individuenzahl, nicht mehr aber der Prozentsatz an der Gesamtzahl der Individuen ändert. Die Population kann also durchaus bei stabiler Verteilung wachsen oder schrumpfen. Mathematisch betrachtet handelt es sich um den Eigen-vektor der Übergangsmatrix, jener Vektor, der multipliziert mit der Übergangsmatrix bis auf einen Vorfaktor (in diesem Fall λ) wieder sich selbst ergibt. Elastizitäten be-schreiben, wie stark sich eine Änderung des Wertes an einer bestimmten Stelle der Matrix auf die Wachstumsrate auswirkt.Aus dem Produkt der Übergangsmatrix und der Anzahl der Individuen zu Beginn kann berechnet werden, wie viele Indivi-duen jeder Klasse im nächsten Jahr vor-handen sein werden. Dieser Schritt kann mehrmals wiederholt werden, wodurch

erkennbar wird, wie sich die Population entwickeln wird. Dazu wurde das Pro-gramm „RAMAS EcoLab“ [22] verwen-det, welches das Überleben der Populatio-nen über die nächsten 50 Jahre simulierte. Das Programm beachtet zudem die demo-grafische Stochastizität, die besonders bei kleiner Individuenzahl sehr wichtig ist. Da das Überleben eine 0-1-Entscheidung ist, handelt es sich bei der unterliegenden Häufigkeitsverteilung der Individuen um eine Binomialverteilung mit dem gege-benen experimentellen Mittelwert. Nach jedem Schritt wählt das Programm also die Anzahl überlebender Individuen an-hand dieser Binomialverteilung und ge-neriert daher bei jedem Durchgang leicht unterschiedliche Resultate, weshalb die Simulation 50 Mal wiederholt wurde. Aus diesen Daten geht neben der Ent-

Abb. 10: Temperaturdifferenz zwischen und neben den Rosettenblättern für die Sonnenpopulation: Bei der Gegenüberstellung der Temperaturdifferenz zwischen und neben den Rosettenblättern wur-de zusätzlich zwischen Tag (6-18 Uhr) und Nacht (18-6 Uhr) unterschieden.

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Temperatur neben den Rosetten [°C]

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Tab. 2: Resultate der Auswertung zum Mikroklima: Um eine mögliche verzögerte Reaktion der Tem-peraturen zu detektieren, wurden immer dann, wenn das Stundenmittel des Sensors auf zwei Meter Höhe über dem Boden größer war als das Tagesmittel, die Temperaturdifferenz des Stundenmittels des Sensors und des Tagesmittels des betreffenden Sensors gebildet. Die gleiche Auswertung wurde nochmals wiederholt, dieses Mal jedoch mit dem Tagesmittel des betreffenden Sensors als Referenz.

Schattenpopulation A

Referenz: T2mh - T2md Referenz: TSh - TSd

ΔT2m- ΔT2m+ ΔTS- ΔTS+

zwischen den Rosetten -1,097 1,152 -1,177 1,278

neben den Rosetten -0,811 0,852 -0,878 0,915

Sonnenpopulation B

Referenz: T2mh - T2md Referenz: TSh - TSd

ΔT2m- ΔT2m+ ΔTS- ΔTS+

zwischen den Rosetten -1,434 1,602 -1,404 1,728

neben den Rosetten -1,167 1,303 -1,454 1,405

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wicklung der Populationen auch hervor, wie wahrscheinlich es ist, dass die Popu-lation in dieser Zeit unter einen gewissen Schwellenwert (Threshold) fällt. Neben der demografischen Stochastizität spielt vor allem die Umweltstochastizität eine wichtige Rolle, denn nicht jedes Jahr sieht die Übergangsmatrix genau gleich aus. Da in der vorliegenden Studie nur die Daten über ein volles Jahr vorliegen, konnte die zeitliche Umweltstochastizität nicht mit einbezogen werden, hingegen aber die örtliche, da zwei sehr unterschiedliche Populationen untersucht wurden. Aus den beiden Übergangsmatrizen der Kern-populationen wurde eine mittlere Matrix gebildet, indem an jeder Stelle das arith-metische Mittel berechnet wurde. Zudem wurde die Standardabweichung bestimmt und ebenfalls als Matrix ins Programm eingegeben. Dies führt dazu, dass das Pro-gramm bei jedem Schritt eine leicht ver-änderte Übergangsmatrix verwendet.

6.2 Resultate und DiskussionAus Abb. 12 geht hervor, dass bei der Schattenpopulation A deutlich mehr Ro-setten vorhanden sind als bei der Sonnen-population B, was durch die von Holde-regger beschriebenen Sukzessionsstadien

erklärt werden kann. Bei der Sonnenpo-pulation müsste es sich um das Sukzessi-onsstadium I, bei der Schattenpopulation um II-III handeln. An beiden Standorten ist die Verteilung der Rosetten inhomo-gen, es gibt immer wieder Lücken zwi-schen Anhäufungen von Rosetten, was daher kommen könnte, dass bei weitem nicht das gesamte Areal für Saxifraga mutata geeignet ist oder die Samen einer Mutterpflanze nur in direkter Umgebung ausgestreut werden. Die Gegenüberstel-lung des mittleren Durchmessers und des Netto-Wachstums ergibt bei beiden Popu-lationen eine signifikant positive Korre-lation (A: p < 0,005, B: p < 0,001). Das bedeutet, dass der Netto-Zuwachs umso höher ist, je größer die Rosette ist. Dass die Korrelation beim Standort A signifi-kant ist, liegt wohl auch daran, dass die

Anzahl der Datenpunkte mit 79 relativ hoch ist.

Der Durchmesser korreliert zudem positiv mit der Höhe der Rosetten (r= 0,69 resp. 0,78, p< 0,001) sowie mit der Anzahl der Blüten (r = 0,87, p = 0,005 resp. r= 0,63, p= 0,016). Die Korrelati-on des Durchmessers und der Länge des Blütentriebs weist bei beiden Populatio-nen eine höhere Irrtumswahrscheinlich-keit auf (r= 0,73, p= 0,041 resp. r= 0,52, p= 0,067), wobei dies auch an der ge-ringen Anzahl an Daten liegen kann. Ein Unterschied zwischen den zwei Populatio-nen ist der Anteil blühender Pflanzen, der bei der Schattenpopulation gerade einmal 7,14 ± 2,5 % beträgt, bei der Sonnenpo-pulation hingegen mit 26,53 ± 6,4 % um das Dreifache höher ist. Der hohe relative

Abb. 11: Schematische Darstellung der Mess-größen: Blau entspricht dem Durchmesser, grün der Höhe der Rosette und rot der Höhe des Blü-tentriebs.

Abb. 12: Kernpopulationen A (oben) und B (unten): Die roten Punkte entsprechen den Rosetten, wel-che jeweils vermessen wurden.

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Anteil blühender Individuen bei B wirkt sich natürlich auch auf die Verluste aus, die mit 34,69 ± 6,9 % viel höher sind als bei A mit 13,39 ± 3,3 %, da die blühen-den Pflanzen nach der Blütezeit abster-ben. Neue Rosetten konnten sich bei der Sonnenpopulation mit 16,33 ± 5,4 % nur wenige etablieren, während bei der Schat-tenpopulation mit 39,29 ± 4,7 % noch-mals ein großer Anteil der Ausgangspopu-lation dazukam, was sich wiederum durch die unterschiedlichen Sukzessionsstadien erklären lässt. Die gemessenen Längen der Blütentriebe in Abb. 13 stimmen ziemlich gut mit der Theorie überein. Dies bedeu-tet, dass es sich wie erwartet um ein logis-tisches Wachstum handelt. Des Weiteren ist erkennbar, dass die Wachstumskurven von A und B sehr ähnlich verlaufen, der Standort scheint hier eine untergeordnete Rolle zu spielen, denn der Fit-Parameter T, also die charakteristische Wachstums-zeit, beträgt in beiden Diagrammen sie-ben Tage, was mit einer Wachstumszeit von ungefähr 16 Tagen für die 75 % des schnellsten Wachstums übereinstimmt.

Zur Gefährdungsanalyse sind in Abb. 14 die Übergänge von einer Klasse in eine andere grafisch dargestellt. Auffallend ist, dass bei der Schattenpopulation A viel mehr neue Individuen, nämlich 32 im Gegensatz zu 8, aus deutlich weniger blü-

henden Exemplaren (8 resp. 13) hervorge-hen. Dass auch Pfeile existieren, die von einer Klasse mit größerem zu einer mit kleinerem Durchmesser verlaufen, kommt dadurch zustande, dass bei einigen Indivi-duen ein Teil der Rosette abstarb und sie

Abb. 13: Wachstumskurven der Blütentriebe: Die schwarze Kurve zeigt, wie eine logistische Wachs-tum-Kurve in der Theorie aussieht, die verschiedenen Blau-Töne stellen die auf relative Größe umge-rechneten Messwerte der Schattenpopulation (A), die Rot-Töne jene der Sonnenpopulation (B) dar.

Tab. 3: Übersicht der Resultate aus dem Vermessen der Pflanzen.

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]

Zeit [d]

Standort Schattenpopulation A Sonnenpopulation B

Anzahl der Individuen zu Beginn 112 49

Anzahl blühender Individuen 8 13

Anzahl der Verluste (ohne blühende Individuen) 7 4

Anzahl neue Individuen (≤ 2 cm Durchmesser) 44 8

Anteil blühender Individuen [%] 1) 7,14 26,53

Anteil Gesamtverlust (inkl. blühende Pflanzen) [%] 1) 13,39 34,69

Anteil neue Individuen [%] 1) 39,29 16,33

mittlerer Rosettendurchmesser nicht blühende Individuen [cm] 3,1 ± 0,1 2) 5,4 ± 0,4 2)

mittlerer Rosettendurchmesser blühende Individuen [cm] 7,1 ± 0,9 2) 8,9 ± 0,5 2)

mittlere Trieblänge [cm] 28,4 ± 3,4 2) 36,7 ± 3,0 2)

mittlere Anzahl Blüten 35 ± 12,1 2) 43 ± 7,3 2)

Korrelation r Durchmesser/Nettowachstum 0,32 (p <0,005) 0,83 (p <0,001)

Korrelation r Durchmesser/Höhe 0,69 (p <0,001) 0,78 (p <0,001)

Korrelation r Durchmesser/Länge Blütentrieb 0,73 (p = 0,041) 0,52 (p = 0,067)

Korrelation r Durchmesser/Anzahl Blüten 0,87 (p = 0,005) 0,63 (p = 0,016)

Schiefe rechtsschief beinahe normalverteilt (-0,02) 3)

Überlebensfähigkeit gut eher weniger gut

1) Als Ausgangswert für die Berechnungen dient die Anzahl Individuen zu Beginn.

2) Mittelwert ± Vertrauensintervall zur Irrtumswahrscheinlichkeit 31,73%

3) mit allen Rosetten rechtsschief (0,8), ohne die zwei größten 0,21, ohne die größten drei -0,02

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dadurch an Größe verlor. Die anhand der Übergangsgrafik erstellten Matrizen mit der Wachstumsrate λ zeigen bereits deut-liche Unterschiede zwischen der Schat-ten- und Sonnenpopulation. Während die Wachstumsrate der Schattenpopulation A mit 1,050 größer als 1 ist und somit für eine gute Überlebensfähigkeit spricht, beträgt sie bei der Sonnenpopulation nur 0,873 und deutet auf ein Aussterben der Population hin. Dies wurde bereits ohne Gefährdungsanalyse anhand der Vertei-lung der Rosettendurchmesser vermutet, die bei A recht schief ist, was auf eine gute Verjüngung schließen lässt, bei B hinge-gen beinahe normalverteilt mit wenig kleinen Individuen. Bei den Elastizitäten weisen die Werte, die angeben, dass ein Individuum in derselben Größenklasse verbleibt, die höchsten Elastizitäten auf, nicht etwa, wie viele neue Individuen hin-zukommen. Dies ist aber durchaus nicht unüblich und dadurch erklärbar, dass ein überlebendes Individuum mehr zur Wachstumsrate der Population beiträgt als die neuen Individuen, die besonders zu Beginn stark gefährdet sind und hohe Verluste aufweisen [23]. Die stabile Ver-teilung (Abb. 15) weist bei beiden Popu-lationen einen hohen Anteil in der ersten Größenklasse auf, also bei den Individuen mit Durchmesser < 3 cm (hellgrün).

Bei der Schattenpopulation A nimmt der Anteil an der Gesamtpopulation mit je-der weiteren Größenklasse ab, während es bei der Sonnenpopulation deutlich mehr blühende Individuen (orange) und solche der Klasse „groß“ (dunkelgrün) gibt. Der Anteil der mittleren Größenklasse (grün) beträgt hier nur 19 %. Die gemittelte Ma-trix weist immer noch eine Wachstumsra-te > 1 auf, nämlich 1,021, die Simulation zeigt aber bereits mit Einbezug der demo-grafischen Stochastizität, dass in einigen Durchgängen der Simulation die Popu-lation irgendwann unter 50 Individuen fällt (grüne Kurve in Abb. 16, Seite 28). Wird die Umweltstochastizität auch mit einbezogen, so ist es sogar möglich, dass die Population ausstirbt und fast sicher, dass sie unter 50 Individuen fällt (rote Kurve Abb. 16). Die Umweltstochastizi-tät verändert das Resultat also markant. Eine mögliche Erklärung dafür könnte sein, dass gewisse Parameter in der Ma-trix miteinander gekoppelt sind und das zufällige Auswählen zu ungünstigen Kom-binationen führt. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu umgehen, wäre, dass immer

entweder die Matrix der Schatten- oder Sonnenpopulation verwendet wird, was mit dem verwendeten Programm jedoch nicht möglich ist.

7 FazitDie Suchaktion ergab, dass die Hauptver-breitung von Saxifaga mutata im Wattwi-ler Steintal bei einer Hangneigung von 20-30 ° und einer nordöstlichen Expositi-on liegt. Für allgemeinere Aussagen müss-ten jedoch noch weitere Täler abgesucht werden, insbesondere solche mit einer südlichen Ausrichtung. Bei der Aufnahme der Begleitflora wurde nur eine geringe Übereinstimmung mit den angegebenen Pflanzengesellschaften gefunden, was je-doch auch auf die nicht sehr artenreiche Begleitflora der Kernpopulationen zu-rückzuführen ist und auch darauf, dass es sich um eine Pionierpflanze handelt, de-ren Begleitflora oft zufällig von gewissen Arten überprägt ist. Die Analyse der Bo-denproben charakterisiert das Habitat wie erwartet als Kalkboden. Die wichtigsten Mikronährelemente und Schadstoffe lie-gen bei den untersuchten Standorten im Normbereich, was für die Pflanzen von Bedeutung ist.

Die in dieser Arbeit durchgeführten Kli-mamessungen bestätigen, dass es sich bei der Population B tatsächlich um den sonnigeren Standort handelt. Dies wirkt sich auch auf die Temperaturmaxima aus, die bei der Sonnenpopulation im Schnitt signifikant höher sind als jene bei der Schattenpopulation. Der Vergleich der Temperatur zwischen und neben den Rosetten ergab, dass sich die Temperatur zwischen den Rosettenblättern stets ext-remer verhält, also am Tag wärmer und in der Nacht kälter ist, was so nicht er-wartet und wofür keine gesicherte Erklä-rung gefunden wurde.

Beim Vermessen der Pflanzen wurde eine signifikante Korrelation zwischen dem Netto-Zuwachs und der Rosetten-größe festgestellt, was bedeutet, dass die größeren Rosetten im selben Zeitraum mehr wachsen als die kleineren. Das Wachstum der Blütentriebe der unter-suchten Populationen entspricht einem logistischen Wachstum mit einer cha-rakteristischen Wachstumszeit von sie-ben Tagen, was mit einer Wachstumszeit von ungefähr 16 Tagen für die 75 % des schnellsten Wachstums übereinstimmt.

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Kernpopulation

Abb. 15: Anteile der Größenklassen an der Gesamtpopulation am Standort A und B. Es bildet sich eine stabile Verteilung der Klassen klein (hellgrün), mittel (grün), groß (dunkelgrün) und blühend (orange) aus.

Abb. 14: Darstellung der zu Beginn vorhandenen Individuen (rot) und Übergänge in andere Klassen nach einem Jahr (grün).

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Die Gefährdungsanalyse zeigte, dass die Schattenpopulation A überlebensfähig ist, während die Sonnenpopulation B sehr wahrscheinlich aussterben wird.

DanksagungIn dieser Form würde die Arbeit ohne Mithilfe vieler Personen nicht existieren. Besonders bedanken möchte ich mich bei Dr. Rolf Heeb für die ausgezeichne-te Betreuung in jeder Phase. Im Rahmen von „Schweizer Jugend forscht“ unter-stützte mich Dr. Peter Stoll, der mir die Gefährdungsanalyse näherbrachte. Prof. Dr. Rolf Holderegger danke ich für die Hilfe bei der Literatursuche und die Be-reitschaft, stets jegliche Fragen zu beant-worten.

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Threshold

Abb. 16: Darstellung der Wahrscheinlichkeit, dass die Population unter eine bestimmte Anzahl Indi-viduen (Threshold) fällt: Schattenpopulation blau, gemittelte Matrix grün, mit Einbezug der Umwelt-stochastizität rot, 95%-Konfidenzintervalle gestrichelt. Die Daten zur Sonnenpopulation fehlen, da diese aussterben wird.

Quellenverzeichnis

[1] Hegi G., „Illustrierte Flora Mitteleuropas: Drosaceae bis Rosaceae“, München-J-F-Lehmanns Verlag, (1923).

[2] Lauber K. et al., „Flora Helvetica“, Haupt Verlag, (2012).

[3] Quinger B. und Zehm A., „Merkblatt Artenschutz 12 Kies-Steinbrech Saxifraga mutata L.“, Bayrisches Landesamt für Umwelt, (2009).

[4] Seitter H., „Flora der Kantone St. Gallen und beider Appenzell“, St. Gallische Naturwissenschaftliche Gesellschaft, (1989).

[5] Eggenberger S. und Möhl A., „Flora Vegetativa“, Haupt Verlag, (2009).

[6] Tutin T. G. et al., „Flora Europaea Volume 1: Psilotaceae to Platanaceae“, Cambridge University Press, (1993).

[7] Hess H. E. et al., „Flora der Schweiz“, Birkhäuser Verlag, (1967).

[8] Binz A. und Heitz C., „Schul- und Exkursionsflora für die Schweiz“, Schwabe & Co. AG, Basel (1990).

[9] Holderegger R., private Mitteilung (21.02.2013).

[10] Webb. D. A. und Gornall R. J., „Saxifrages of Europe“, Helm, (1989).

[11] Info Flora, Das nationale Daten- und Informationszentrum der Schweizer Flora, (2014).

[12] Welten M. und Sutter R., „Verbreitungsatlas der Farn- und Blütenpflanzen der Schweiz“, Birkhäuser Verlag, (1982).

[13] Holderegger R., „Habitat, Rückgang und Naturschutzbiologie der präalpinen Pflanzenart Saxifraga mutata L. im Kanton Zürich, Schweiz“, Vierteljahrsschrift der Naturforschenden Gesellschaft Zürich, 143, 3-11 (1998).

[14] Holderegger R., „Intrapopulational size structure of the monocarpic species Saxifraga mutata and its relationship to succession“, Flora, 192, 151-156 (1997).

[15] Holderegger R., „Changes in rosette size distribution of Saxifraga mutata in a successional sere“, Bulletin of the Geobotanical Institute ETH, 66, 3-10 (2000).

[16] Holderegger R., „Reproduction of the rare monocarpic species Saxifraga mutata L.“, Botanical Journal of the Linnean Society, 122, 301-313 (1996).

[17] Holderegger R., „Localized hybridization between Saxifraga aizoides and Saxifraga mutata (Saxifragaceae): reproductive ecology of S. × hausmannii and implications for conservation“, Pl. Syst. Evol., 213, 21-41 (1998).

[18] Andrei M., Paraschivoiu R. M., „Anatomical researches on the overground vegetative organs of Saxifraga mutata L. subsp. demissa (Schott & Kotschy) D. A. Webb and Saxifraga paniculata Miller“, Faculty of Biology, Bucharest University, Romania, (2008).

[19] Reproduziert mit Bewilligung von swisstopo (BA14085).

[20] Landolt E. et al., „Flora indicativa“, Haupt-Verlag, (2010).

[21] Blume H.-P. et al., „Scheffer/Schachtschabel: Lehrbuch der Bodenkunde“, Spektrum Akademischer Verlag, (2010).

[22] Akaçakaya H. R. et al., „Applied Population Ecology: Principles and Computer Exercises using RAMAS EcoLab 2.0“, Applied Biomathe-matics, Setauket, New York (1999).

[23] Stoll P., private Mitteilung (10.04.2014).

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Entwicklung und Erprobung einer automatischen Cocktailmixmaschine

Cocktails mixen leicht gemacht

Ich habe einen Roboter entwickelt, der vollautomatisch Cocktails zubereiten kann. Die Zutaten befin-den sich in einem verglasten Kühlschrank, die Dosierung erfolgt mit Magnetventilen. Als Schnittstel-le dient ein Touchscreen, über welchen die mit Python programmierte Software bedient wird. Dank diverser Sensoren erfasst der Roboter seine Umgebung und kann sein Verhalten intelligent anpassen.

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Felix Graule ,*1996 Schule: Kantonsschule Schaffhausen

Eingang der Arbeit: August 2014 Zur Veröffentlichung angenommen: September 2014

1 Problemstellung1.1 Dosierung und Transport von FlüssigkeitenEin fertiges Getränk setzt sich aus ver-schiedenen Zutaten zusammen. Diese werden jeweils einzeln dosiert und dann gemischt. Das Entwickeln einer Dosier-methode ist anspruchsvoll, denn beim Umgang mit Flüssigkeiten und Elektro-nik muss man vorsichtig sein, da es bei Lecks leicht zu Kurzschlüssen kommt.

1.2 Schnittstelle Benutzer – RoboterDie Anforderungen an die Benutzer-schnittstelle des Roboters sind folgende: Der Nutzer muss ohne Lernaufwand eine Bestellung aufgeben können und die Bedienung muss intuitiv sein.

Die Benutzerschnittstelle ist eine gra-fische Benutzeroberfläche. Diese ist über einen Touchscreen bedienbar und muss entsprechend angepasst sein, etwa über

große Knöpfe verfügen und auf Textein-gabe weitgehend verzichten.

1.3 Dauerhafter BetriebUm dauerhaft in Betrieb sein zu können, muss der Stromverbrauch und der War-tungsaufwand des Automaten möglichst gering sein. Das Gerät muss darum möglichst autonom arbeiten können. Aufgrund der notwendigen Kühlung der Zutaten muss sich der Automat in einem gut isolierten Kühlschrank befinden, um den Energieverbrauch niedrig zu halten. Ebenfalls wichtig für den langfristigen Betrieb ist eine Einschränkung des Ge-samtkonsums, da ansonsten ständig Zu-taten nachgefüllt werden müssen. Dies lässt sich mit einer PIN-Sperre direkt vor der Bestellung des Drinks lösen.

1.4 Hygiene im Umgang mit Lebens-mittelnDa Lebensmittel sehr intensiv mit Men-

schen in Kontakt kommen, ist es wich-tig, diese nicht mit schädlichen Substan-zen zu verunreinigen oder verderben zu lassen. Es gibt verschiedene Ansätze, das Verderben von Lebensmitteln zu verhin-dern. Der Einfachste ist das Austauschen von alten Lebensmitteln durch frische. UV-Lampen mit einer Wellenlänge von 254 Nanometer können Bakterien ab-töten [3], was zu einer längeren Halt-barkeit der Lebensmittel führt. Durch ständiges Kühlen der Lebensmittel kann das Bakterienwachstum ebenfalls ver-langsamt und deren Haltbarkeit gestei-gert werden.

Auch eine Verunreinigung durch die Kontaktoberflächen der Lebensmittel kann sehr gefährlich sein. Bei der Wahl der Materialien für Lagerbehälter und Transport ist darum besondere Vorsicht geboten. Insbesondere bei sauren Le-bensmitteln kommt es zu chemischen

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31Reaktionen an den Oberflächen der Kontaktflächen. Auf diese Effekte ist be-sonders zu achten, weil Coca Cola mit einem pH-Wert von 2,5, Fanta mit 3,0 und Fruchtsäfte mit etwa 3,5 sehr saure Flüssigkeiten sind [4].

Bei Kunststoffen besteht die Gefahr, dass sich schädliche Substanzen ablösen oder dass das Material zu quellen [5] beginnt. Bei diesem Vorgang dehnt sich der Kunststoff stark aus, was in beweglichen Teilen - wie etwa bei Ventilen - schwer-wiegende Konsequenzen haben kann. Um solche Effekte zu verhindern, eignen sich Kunststoffe wie PE [6] (Polyethy-len) und FKM [7] (Fluor-Kautschuk).Bei Metallteilen ist das Ablösen von Schwermetallen die größte Gefahr. Die-se meist in Ionenform gelösten Teilchen sind für den menschlichen Organismus sehr schädlich. Die Anfälligkeit für das Ablösen von Schwermetallen ist bei al-len Metallen unterschiedlich. Rostfreier Edelstahl eignet sich besonders gut und ist darum der Standard in der Lebens-mittelindustrie.

1.5 ÄsthetikEin ansprechendes Aussehen des Auto-maten ist wichtig, um Nutzer anzulo-cken und zufriedenstellend zu bedienen. Vor allem Lichteffekte sind auffällig und sollten daher zur Anwendung kommen. Gerade im Umgang mit Lebensmit-teln ist ein hygienisches Gerät wichtig, um das volle Vertrauen des Nutzers zu gewinnen. Der Automat sollte deshalb vorwiegend aus weißen und glänzenden Materialien gefertigt sein. Durch den Einsatz von transparenten Materialien, soll es dem Kunden möglich sein, das spannende Innenleben des Automaten zu sehen und den Mischvorgang genau beobachten zu können.

1.6 Verhältnis zum KundenBei dem Projekt handelt es sich nicht nur um ein Problem aus den Bereichen der Informatik und Elektrotechnik. Schluss- endlich geht es auch darum, Kunden vom angebotenen Produkt zu überzeu-gen und sie als Stammkunden zu bin-den. Dies soll einerseits durch ein gutes Produkt und ein ansprechendes Design erreicht werden, andererseits auch durch das gezielte Anbieten von bestimmten Zusatzfunktionen für Stammkunden, welche im Folgenden auch als Premium-Kunden bezeichnet werden.

1.7 Ähnliche ProjekteEs gibt heutzutage wahrscheinlich nicht mehr viele Dinge, die es noch nicht gibt beziehungsweise gegeben hat und somit noch erfunden werden können. Das gilt auch für Cocktail mixende Roboter. Im Internet gibt es unzählige Videos von mehr oder weniger professionellen Ro-botern, etwa die Roboter melmacc [1] und Bartendro [2].

2 Dosieren von FlüssigkeitenDas exakte Abmessen und Abfüllen eines Mediums nennt man Dosieren. Bei ver-schiedenen Dosierungsmethoden gibt es einige grundlegende Unterschiede. Unter Massenmessungsverfahren ver-steht man Dosierverfahren, welche das Gewicht messen. Solche Dosiermetho-den bezeichnet man auch als gravime-trisch. Bei Volumenmessungen wird das Volumen gemessen beziehungsweise begrenzt. Solche Verfahren werden als volumetrisch bezeichnet [8]. Eine Mög-lichkeit der Volumenmessung besteht darin, eine ruhende Flüssigkeit durch einen Druck- oder Höhenunterschied in Bewegung zu setzen und den Vorgang nach festgelegter Zeit abzubrechen. Das Volumen der ausgeflossenen Flüssigkeit lässt sich dann mit Hilfe physikalischer Zusammenhänge berechnen. Dazu wer-den einige grundlegende Begriffe geklärt:

Als Volumenstrom Iv bezeichnet man das Volumen, das pro Zeitintervall durch einen Querschnitt fließt [9]. Die SI-Einheit des Volumenstroms ist m3

s . Berechnet wird der Volumenstrom fol-gendermaßen: Iv= Av , wobei A der Rohrquerschnitt und v die Strömungs-geschwindigkeit ist.

Die Ausflussgeschwindigkeit gibt an, wie schnell sich eine Flüssigkeit an einem Ausfluss bewegt. Die SI-Einheit der Aus-flussgeschwindigkeit ist m

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Bei einer stationären Strömung sind die Fließgeschwindigkeit und die Quer-schnittsfläche keiner zeitlichen Änderung unterlegen [10]. Das ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Volumenstrom Iv= Av entlang einer stationären Strö-mung konstant ist. Ist die Flüssigkeit einer stationären Strömung inkompres-sibel, so ist die Dichte ρ konstant. Für die durchströmende Masse gilt darum: ∆m = Avtρ oder ∆m = ∆Vρ.Die für mein Projekt relevanten Effekte werden durch

das Gesetz von Bernoulli und das Aus-flussgesetz von Torricelli beschrieben. Das Gesetz von Bernoulli besagt, dass sich ideale Flüssigkeiten bei stationärer Strömung stets so bewegen, dass gilt:

sich dann mit Hilfe physikalischer Zusammenhänge berechnen. Dazu werden einige grundlegende Begriffe geklärt:

Als Volumenstrom 𝐼𝐼𝑣𝑣 bezeichnet man das Volumen, das pro Zeitintervall durch einen Querschnitt fliesst [9]. Die SI-Einheit des Volumenstroms ist 𝑚𝑚3

𝑠𝑠 . Berechnet wird der Volumenstrom folgendermassen: 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝐴𝐴, wobei 𝐴𝐴 der Rohrquerschnitt und 𝐴𝐴 die Strömungsgeschwindigkeit ist.

Die Ausflussgeschwindigkeit gibt an, wie schnell sich eine Flüssigkeit an einem Ausfluss bewegt. Die SI-Einheit der Ausflussgeschwindigkeit ist m

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Bei einer stationären Strömung sind die Fliessgeschwindigkeit und die Querschnittsfläche keiner zeitlichen Änderung unterlegen [10]. Das ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Volumenstrom Iv = Av entlang einer stationären Strömung konstant ist.

Ist die Flüssigkeit einer stationären Strömung inkompressibel, so ist die Dichte ρ konstant. Für die durchströmende Masse gilt darum: ∆m = Avtρ oder ∆m = ∆Vρ.

Die für mein Projekt relevanten Effekte werden durch das Gesetz von Bernoulli und das Ausflussgesetz von Torricelli beschrieben. Das Gesetz von Bernoulli besagt, dass sich ideale Flüssigkeiten bei stationärer Strömung stets so bewegen, dass gilt:

𝜌𝜌 𝐴𝐴2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ + 𝑃𝑃 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

ρ: Dichte 𝑘𝑘𝜌𝜌𝑚𝑚3 g: Erdbeschleunigung

𝑚𝑚𝑐𝑐2

v: Fliessgeschwindigkeit 𝑚𝑚𝑐𝑐 h: Höhe 𝑚𝑚

P: Hydrostatischer Druck 𝑃𝑃𝑐𝑐

Dazu müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: Die betrachtete Flüssigkeit muss inkompressibel sein und es darf keine Reibung auftreten, die Flüssigkeit darf also nicht viskos sein [11]. Für Flüssigkeiten mit geringer Viskosität, wie die vom Automaten verwendeten Getränke, gilt sie in sehr guter Näherung.

Ein Spezialfall dieses Gesetzes ist das Ausflussgesetz von Torricelli, welches ich hier an einem Beispiel kurz erklären werde. Dieses Gesetz besagt folgendes [12]:

Die Ausflussgeschwindigkeit einer Flüssigkeit aus einem gefüllten Behälter mit der Höhe h ist gleich gross wie die Geschwindigkeit, die ein Wassertropfen nach dem freien Fall aus derselben Höhe h erreicht hätte (siehe Abb. 1). In Formeln bedeutet das:

Energieerhaltung im freien Fall: 𝑚𝑚𝜌𝜌ℎ = 12 𝑚𝑚𝐴𝐴2

Nach 𝐴𝐴 aufgelöst: 𝐴𝐴 = √2𝜌𝜌ℎ (1)

Das Gesetz kann ebenfalls als Spezialfall der Bernoulli-Gleichung aufgefasst werden (siehe Abb. 1):

ρ : Dichte inkgm3

v: Fließgeschwindigkeit in ms

g: Erdbeschleunigung in ms2

h: Höhe in mP: Hydrostatischer Druck in Pa

Dazu müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: Die betrachtete Flüssigkeit muss inkompressibel sein und es darf keine Reibung auftreten, die Flüssigkeit darf also nicht viskos sein [11]. Für Flüs-sigkeiten mit geringer Viskosität, wie die vom Automaten verwendeten Getränke, gilt sie in sehr guter Näherung. Ein Spe-zialfall dieses Gesetzes ist das Ausfluss-gesetz von Torricelli, welches ich hier an einem Beispiel kurz erklären werde. Die-ses Gesetz besagt folgendes [12]:

Die Ausflussgeschwindigkeit einer Flüs-sigkeit aus einem gefüllten Behälter mit der Höhe h ist gleich groß wie die Ge-schwindigkeit, die ein Wassertropfen nach dem freien Fall aus derselben Höhe h erreicht hätte (siehe Abb. 1, Seite 32). In Formeln bedeutet das:

Energieerhaltung im freien Fall:

sich dann mit Hilfe physikalischer Zusammenhänge berechnen. Dazu werden einige grundlegende Begriffe geklärt:

Als Volumenstrom 𝐼𝐼𝑣𝑣 bezeichnet man das Volumen, das pro Zeitintervall durch einen Querschnitt fliesst [9]. Die SI-Einheit des Volumenstroms ist 𝑚𝑚3

𝑠𝑠 . Berechnet wird der Volumenstrom folgendermassen: 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝐴𝐴, wobei 𝐴𝐴 der Rohrquerschnitt und 𝐴𝐴 die Strömungsgeschwindigkeit ist.

Die Ausflussgeschwindigkeit gibt an, wie schnell sich eine Flüssigkeit an einem Ausfluss bewegt. Die SI-Einheit der Ausflussgeschwindigkeit ist m

s .

Bei einer stationären Strömung sind die Fliessgeschwindigkeit und die Querschnittsfläche keiner zeitlichen Änderung unterlegen [10]. Das ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Volumenstrom Iv = Av entlang einer stationären Strömung konstant ist.

Ist die Flüssigkeit einer stationären Strömung inkompressibel, so ist die Dichte ρ konstant. Für die durchströmende Masse gilt darum: ∆m = Avtρ oder ∆m = ∆Vρ.

Die für mein Projekt relevanten Effekte werden durch das Gesetz von Bernoulli und das Ausflussgesetz von Torricelli beschrieben. Das Gesetz von Bernoulli besagt, dass sich ideale Flüssigkeiten bei stationärer Strömung stets so bewegen, dass gilt:

𝜌𝜌 𝐴𝐴2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ + 𝑃𝑃 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

ρ: Dichte 𝑘𝑘𝜌𝜌𝑚𝑚3 g: Erdbeschleunigung

𝑚𝑚𝑐𝑐2

v: Fliessgeschwindigkeit 𝑚𝑚𝑐𝑐 h: Höhe 𝑚𝑚

P: Hydrostatischer Druck 𝑃𝑃𝑐𝑐

Dazu müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: Die betrachtete Flüssigkeit muss inkompressibel sein und es darf keine Reibung auftreten, die Flüssigkeit darf also nicht viskos sein [11]. Für Flüssigkeiten mit geringer Viskosität, wie die vom Automaten verwendeten Getränke, gilt sie in sehr guter Näherung.

Ein Spezialfall dieses Gesetzes ist das Ausflussgesetz von Torricelli, welches ich hier an einem Beispiel kurz erklären werde. Dieses Gesetz besagt folgendes [12]:

Die Ausflussgeschwindigkeit einer Flüssigkeit aus einem gefüllten Behälter mit der Höhe h ist gleich gross wie die Geschwindigkeit, die ein Wassertropfen nach dem freien Fall aus derselben Höhe h erreicht hätte (siehe Abb. 1). In Formeln bedeutet das:

Energieerhaltung im freien Fall: 𝑚𝑚𝜌𝜌ℎ = 12 𝑚𝑚𝐴𝐴2

Nach 𝐴𝐴 aufgelöst: 𝐴𝐴 = √2𝜌𝜌ℎ (1)

Das Gesetz kann ebenfalls als Spezialfall der Bernoulli-Gleichung aufgefasst werden (siehe Abb. 1):

Nach v aufgelöst: v =

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Als Volumenstrom 𝐼𝐼𝑣𝑣 bezeichnet man das Volumen, das pro Zeitintervall durch einen Querschnitt fliesst [9]. Die SI-Einheit des Volumenstroms ist 𝑚𝑚3

𝑠𝑠 . Berechnet wird der Volumenstrom folgendermassen: 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝐴𝐴, wobei 𝐴𝐴 der Rohrquerschnitt und 𝐴𝐴 die Strömungsgeschwindigkeit ist.

Die Ausflussgeschwindigkeit gibt an, wie schnell sich eine Flüssigkeit an einem Ausfluss bewegt. Die SI-Einheit der Ausflussgeschwindigkeit ist m

s .

Bei einer stationären Strömung sind die Fliessgeschwindigkeit und die Querschnittsfläche keiner zeitlichen Änderung unterlegen [10]. Das ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Volumenstrom Iv = Av entlang einer stationären Strömung konstant ist.

Ist die Flüssigkeit einer stationären Strömung inkompressibel, so ist die Dichte ρ konstant. Für die durchströmende Masse gilt darum: ∆m = Avtρ oder ∆m = ∆Vρ.

Die für mein Projekt relevanten Effekte werden durch das Gesetz von Bernoulli und das Ausflussgesetz von Torricelli beschrieben. Das Gesetz von Bernoulli besagt, dass sich ideale Flüssigkeiten bei stationärer Strömung stets so bewegen, dass gilt:

𝜌𝜌 𝐴𝐴2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ + 𝑃𝑃 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

ρ: Dichte 𝑘𝑘𝜌𝜌𝑚𝑚3 g: Erdbeschleunigung

𝑚𝑚𝑐𝑐2

v: Fliessgeschwindigkeit 𝑚𝑚𝑐𝑐 h: Höhe 𝑚𝑚

P: Hydrostatischer Druck 𝑃𝑃𝑐𝑐

Dazu müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: Die betrachtete Flüssigkeit muss inkompressibel sein und es darf keine Reibung auftreten, die Flüssigkeit darf also nicht viskos sein [11]. Für Flüssigkeiten mit geringer Viskosität, wie die vom Automaten verwendeten Getränke, gilt sie in sehr guter Näherung.

Ein Spezialfall dieses Gesetzes ist das Ausflussgesetz von Torricelli, welches ich hier an einem Beispiel kurz erklären werde. Dieses Gesetz besagt folgendes [12]:

Die Ausflussgeschwindigkeit einer Flüssigkeit aus einem gefüllten Behälter mit der Höhe h ist gleich gross wie die Geschwindigkeit, die ein Wassertropfen nach dem freien Fall aus derselben Höhe h erreicht hätte (siehe Abb. 1). In Formeln bedeutet das:

Energieerhaltung im freien Fall: 𝑚𝑚𝜌𝜌ℎ = 12 𝑚𝑚𝐴𝐴2

Nach 𝐴𝐴 aufgelöst: 𝐴𝐴 = √2𝜌𝜌ℎ (1)

Das Gesetz kann ebenfalls als Spezialfall der Bernoulli-Gleichung aufgefasst werden (siehe Abb. 1):

(1)

Das Gesetz kann ebenfalls als Spezialfall der Bernoulli-Gleichung aufgefasst wer-den (siehe Abb. 1):

𝜌𝜌2 𝑣𝑣1

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌𝐻𝐻1 + 𝑃𝑃1 =𝜌𝜌2 𝑣𝑣2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ2 + 𝑃𝑃2 (2)

Die linke Seite von (2) beschreibt die Verhältnisse an der Wasseroberfläche, die rechte Seite beschreibt die Zustände im ausfliessenden Strahl.

Abb. 1: Zur Bestimmung der Ausflussgeschwindigkeit aus einem Behälter. y1 und y2 entsprechen den Höhen h1 und h2. (Mit freundlicher Genehmigung von aplusphysics.com)

In der betrachteten Situation ist die Geschwindigkeit der Wasseroberfläche 𝑣𝑣1 in guter Näherung gleich Null. Die Dichte 𝜌𝜌 konstant, da Wasser inkompressibel ist. Die Drücke entsprechen beide dem Luftdruck 𝑃𝑃𝐿𝐿, da 𝑃𝑃1 an der Wasseroberfläche liegt und 𝑃𝑃2 im freien Strahl ebenfalls dem Luftdruck entspricht. Die Gleichung vereinfacht sich, wenn man ℎ2 = 0 wählt. 𝐻𝐻1 wird dann durch ℎ1 ersetzt, was der Höhe zwischen der Wasseroberfläche und dem Ausfluss entspricht. Nach Einsetzen der neuen Werte in (2) ergibt sich:

𝑣𝑣2 = √2𝜌𝜌ℎ1 (3)

Mit dieser Formel lässt sich die Ausflussgeschwindigkeit in Abhängigkeit zur Füllhöhe setzen. Daraus lässt sich der Volumenstrom berechnen:

𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣 (4)

𝐴𝐴 ist hier der Querschnitt des ausfliessenden Strahls. Dieser unterscheidet sich allerdings vom Rohrquerschnitt, weil der Strahl an einem offenen Ende verzerrt wird. Diese Tatsache ist mir bei Experimenten zur Bernoulli-Gleichung aufgefallen. Der effektive Strahlquerschnitt ist in etwa 50% kleiner als der Querschnitt des Rohres. Exakt lässt sich der Strahlquerschnitt jedoch nicht bestimmen, wodurch eine gewisse Ungenauigkeit beim Dosieren entsteht.

(2)

Die linke Seite von (2) beschreibt die Verhältnisse an der Wasseroberfläche, die rechte Seite beschreibt die Zustände im ausfließenden Strahl. In der betrachteten Situation ist die Geschwindigkeit der Wasseroberfläche v1 in guter Näherung gleich Null. Die Dichte ρ ist konstant, da Wasser inkompressibel ist. Die Drü-cke entsprechen beide dem Luftdruck PL, da P1 an der Wasseroberfläche liegt und P2 im freien Strahl ebenfalls dem Luftdruck entspricht. Die Gleichung vereinfacht sich, wenn man h2 = 0 wählt.

𝜌𝜌2 𝑣𝑣1

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌𝐻𝐻1 + 𝑃𝑃1 =𝜌𝜌2 𝑣𝑣2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ2 + 𝑃𝑃2 (2)

Die linke Seite von (2) beschreibt die Verhältnisse an der Wasseroberfläche, die rechte Seite beschreibt die Zustände im ausfliessenden Strahl.

Abb. 1: Zur Bestimmung der Ausflussgeschwindigkeit aus einem Behälter. y1 und y2 entsprechen den Höhen h1 und h2. (Mit freundlicher Genehmigung von aplusphysics.com)

In der betrachteten Situation ist die Geschwindigkeit der Wasseroberfläche 𝑣𝑣1 in guter Näherung gleich Null. Die Dichte 𝜌𝜌 konstant, da Wasser inkompressibel ist. Die Drücke entsprechen beide dem Luftdruck 𝑃𝑃𝐿𝐿, da 𝑃𝑃1 an der Wasseroberfläche liegt und 𝑃𝑃2 im freien Strahl ebenfalls dem Luftdruck entspricht. Die Gleichung vereinfacht sich, wenn man ℎ2 = 0 wählt. 𝐻𝐻1 wird dann durch ℎ1 ersetzt, was der Höhe zwischen der Wasseroberfläche und dem Ausfluss entspricht. Nach Einsetzen der neuen Werte in (2) ergibt sich:

𝑣𝑣2 = √2𝜌𝜌ℎ1 (3)

Mit dieser Formel lässt sich die Ausflussgeschwindigkeit in Abhängigkeit zur Füllhöhe setzen. Daraus lässt sich der Volumenstrom berechnen:

𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣 (4)

𝐴𝐴 ist hier der Querschnitt des ausfliessenden Strahls. Dieser unterscheidet sich allerdings vom Rohrquerschnitt, weil der Strahl an einem offenen Ende verzerrt wird. Diese Tatsache ist mir bei Experimenten zur Bernoulli-Gleichung aufgefallen. Der effektive Strahlquerschnitt ist in etwa 50% kleiner als der Querschnitt des Rohres. Exakt lässt sich der Strahlquerschnitt jedoch nicht bestimmen, wodurch eine gewisse Ungenauigkeit beim Dosieren entsteht.

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H1 wird dann durch h1 ersetzt, was der Höhe zwischen der Wasseroberfläche und dem Ausfluss entspricht. Nach Ein-setzen der neuen Werte in (2) ergibt sich:

𝜌𝜌2 𝑣𝑣1

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌𝐻𝐻1 + 𝑃𝑃1 =𝜌𝜌2 𝑣𝑣2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ2 + 𝑃𝑃2 (2)

Die linke Seite von (2) beschreibt die Verhältnisse an der Wasseroberfläche, die rechte Seite beschreibt die Zustände im ausfliessenden Strahl.

Abb. 1: Zur Bestimmung der Ausflussgeschwindigkeit aus einem Behälter. y1 und y2 entsprechen den Höhen h1 und h2. (Mit freundlicher Genehmigung von aplusphysics.com)

In der betrachteten Situation ist die Geschwindigkeit der Wasseroberfläche 𝑣𝑣1 in guter Näherung gleich Null. Die Dichte 𝜌𝜌 konstant, da Wasser inkompressibel ist. Die Drücke entsprechen beide dem Luftdruck 𝑃𝑃𝐿𝐿, da 𝑃𝑃1 an der Wasseroberfläche liegt und 𝑃𝑃2 im freien Strahl ebenfalls dem Luftdruck entspricht. Die Gleichung vereinfacht sich, wenn man ℎ2 = 0 wählt. 𝐻𝐻1 wird dann durch ℎ1 ersetzt, was der Höhe zwischen der Wasseroberfläche und dem Ausfluss entspricht. Nach Einsetzen der neuen Werte in (2) ergibt sich:

𝑣𝑣2 = √2𝜌𝜌ℎ1 (3)

Mit dieser Formel lässt sich die Ausflussgeschwindigkeit in Abhängigkeit zur Füllhöhe setzen. Daraus lässt sich der Volumenstrom berechnen:

𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣 (4)

𝐴𝐴 ist hier der Querschnitt des ausfliessenden Strahls. Dieser unterscheidet sich allerdings vom Rohrquerschnitt, weil der Strahl an einem offenen Ende verzerrt wird. Diese Tatsache ist mir bei Experimenten zur Bernoulli-Gleichung aufgefallen. Der effektive Strahlquerschnitt ist in etwa 50% kleiner als der Querschnitt des Rohres. Exakt lässt sich der Strahlquerschnitt jedoch nicht bestimmen, wodurch eine gewisse Ungenauigkeit beim Dosieren entsteht.

(3)

Mit dieser Formel lässt sich die Ausfluss-geschwindigkeit in Abhängigkeit zur Füllhöhe setzen. Daraus lässt sich der Volumenstrom berechnen:

𝜌𝜌2 𝑣𝑣1

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌𝐻𝐻1 + 𝑃𝑃1 =𝜌𝜌2 𝑣𝑣2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ2 + 𝑃𝑃2 (2)

Die linke Seite von (2) beschreibt die Verhältnisse an der Wasseroberfläche, die rechte Seite beschreibt die Zustände im ausfliessenden Strahl.

Abb. 1: Zur Bestimmung der Ausflussgeschwindigkeit aus einem Behälter. y1 und y2 entsprechen den Höhen h1 und h2. (Mit freundlicher Genehmigung von aplusphysics.com)

In der betrachteten Situation ist die Geschwindigkeit der Wasseroberfläche 𝑣𝑣1 in guter Näherung gleich Null. Die Dichte 𝜌𝜌 konstant, da Wasser inkompressibel ist. Die Drücke entsprechen beide dem Luftdruck 𝑃𝑃𝐿𝐿, da 𝑃𝑃1 an der Wasseroberfläche liegt und 𝑃𝑃2 im freien Strahl ebenfalls dem Luftdruck entspricht. Die Gleichung vereinfacht sich, wenn man ℎ2 = 0 wählt. 𝐻𝐻1 wird dann durch ℎ1 ersetzt, was der Höhe zwischen der Wasseroberfläche und dem Ausfluss entspricht. Nach Einsetzen der neuen Werte in (2) ergibt sich:

𝑣𝑣2 = √2𝜌𝜌ℎ1 (3)

Mit dieser Formel lässt sich die Ausflussgeschwindigkeit in Abhängigkeit zur Füllhöhe setzen. Daraus lässt sich der Volumenstrom berechnen:

𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣 (4)

𝐴𝐴 ist hier der Querschnitt des ausfliessenden Strahls. Dieser unterscheidet sich allerdings vom Rohrquerschnitt, weil der Strahl an einem offenen Ende verzerrt wird. Diese Tatsache ist mir bei Experimenten zur Bernoulli-Gleichung aufgefallen. Der effektive Strahlquerschnitt ist in etwa 50% kleiner als der Querschnitt des Rohres. Exakt lässt sich der Strahlquerschnitt jedoch nicht bestimmen, wodurch eine gewisse Ungenauigkeit beim Dosieren entsteht.

(4)

A ist hier der Querschnitt des ausfließen-den Strahls. Dieser unterscheidet sich al-lerdings vom Rohrquerschnitt, weil der Strahl an einem offenen Ende verzerrt wird. Diese Tatsache ist mir bei Experi-menten zur Bernoulli-Gleichung aufge-fallen. Der effektive Strahlquerschnitt ist in etwa 50 % kleiner als der Querschnitt des Rohres. Exakt lässt sich der Strahl-querschnitt jedoch nicht bestimmen, wodurch eine gewisse Ungenauigkeit beim Dosieren entsteht.

Der Strahlquerschnitt lässt sich nähe-rungsweise mit der Beziehung Der Strahlquerschnitt lässt sich näherungsweise mit der Beziehung 𝐴𝐴 = 𝐼𝐼𝑣𝑣

𝑣𝑣 bestimmen, wenn der Volumenstrom und die Ausflussgeschwindigkeit bekannt sind. Dazu muss man den Volumenstrom experimentell bestimmen, indem man das pro Zeitintervall austretende Volumen misst. Die Ausflussgeschwindigkeit lässt sich mit 𝑣𝑣 = √2𝑔𝑔ℎ berechnen.

Mit diesen Angaben ist es möglich, das austretende Volumen innerhalb eines Zeitintervalls zu berechnen. Der Volumenstrom 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣 multipliziert mit dem Zeitintervall ergibt das ausgeflossene Volumen:

𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣𝐴𝐴 (5) Daraus lässt sich die Zeit berechnen, die benötigt wird, um ein bestimmtes Volumen ausfliessen zu lassen. Diese Formel werde ich später in der Arbeit wieder aufgreifen:

𝒕𝒕 = 𝑽𝑽𝑨𝑨𝑨𝑨 (6)

3. Technische Komponenten 3.1 Dosiermechanik Die Flüssigkeiten werden mit Magnetventilen dosiert, wobei die Öffnungszeit die ausfliessende Menge bestimmt. Die Ventile werden mit Relais-Bricklets gesteuert, welche einen 24 Volt-Stromkreis schliessen und das Ventil folglich öffnen. Der nötige Druckunterschied zwischen Ventileingang und Ventilausgang entsteht allein durch die Gravitation.

3.2 Ventilauswahl Bei Ventilen unterscheidet man grundsätzlich zwischen den Anzahl Wegen, die es besitzt. Diesbezüglich war klar, dass ein Ventil mit je einem Ein- und Ausgang benötigt wird, ein sogenanntes 2-Wege-Ventil. Ausserdem unterscheidet man die Stellung des Ventils, wenn es nicht betätigt wird. Um den Stromverbrauch zu minimieren, sollten in Ruhestellung geschlossene Ventile (normally closed, N.C.) verwendet werden [13].

Die Auswahl des Materials, aus dem die Ventile gefertigt sein sollten, stellte sich als sehr schwierig heraus. Man unterscheidet hier zwischen dem Gehäuse- und dem Dichtungsmaterial. Das Gehäuse ist meistens aus Metallen wie Messing oder Edelstahl, kann aber auch aus Kunststoffen wie PPS (Polyphenylensulfid) bestehen. Als Dichtungsmaterial wird meist Kunststoff verwendet, etwa FKM (Fluor-Kautschuk). Zwischen all diesen Materialien gibt es grosse Unterschiede bezüglich Beständigkeit, Geschmacksabgabe und Preis. Schlussendlich fiel die Wahl auf die Materialien Edelstahl und FKM.

Die eingesetzten Magentventile VDW31–5G–4–02–H–Q stammen von der Firma SMC Pneumatik AG.

bestimmen, wenn der Volumenstrom und die Ausflußgeschwindigkeit be-kannt sind. Dazu muss man den Volu-menstrom experimentell bestimmen, indem man das pro Zeitintervall aus-tretende Volumen misst. Die Ausfluss-geschwindigkeit lässt sich mit v =

sich dann mit Hilfe physikalischer Zusammenhänge berechnen. Dazu werden einige grundlegende Begriffe geklärt:

Als Volumenstrom 𝐼𝐼𝑣𝑣 bezeichnet man das Volumen, das pro Zeitintervall durch einen Querschnitt fliesst [9]. Die SI-Einheit des Volumenstroms ist 𝑚𝑚3

𝑠𝑠 . Berechnet wird der Volumenstrom folgendermassen: 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝐴𝐴, wobei 𝐴𝐴 der Rohrquerschnitt und 𝐴𝐴 die Strömungsgeschwindigkeit ist.

Die Ausflussgeschwindigkeit gibt an, wie schnell sich eine Flüssigkeit an einem Ausfluss bewegt. Die SI-Einheit der Ausflussgeschwindigkeit ist m

s .

Bei einer stationären Strömung sind die Fliessgeschwindigkeit und die Querschnittsfläche keiner zeitlichen Änderung unterlegen [10]. Das ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Volumenstrom Iv = Av entlang einer stationären Strömung konstant ist.

Ist die Flüssigkeit einer stationären Strömung inkompressibel, so ist die Dichte ρ konstant. Für die durchströmende Masse gilt darum: ∆m = Avtρ oder ∆m = ∆Vρ.

Die für mein Projekt relevanten Effekte werden durch das Gesetz von Bernoulli und das Ausflussgesetz von Torricelli beschrieben. Das Gesetz von Bernoulli besagt, dass sich ideale Flüssigkeiten bei stationärer Strömung stets so bewegen, dass gilt:

𝜌𝜌 𝐴𝐴2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ + 𝑃𝑃 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

ρ: Dichte 𝑘𝑘𝜌𝜌𝑚𝑚3 g: Erdbeschleunigung

𝑚𝑚𝑐𝑐2

v: Fliessgeschwindigkeit 𝑚𝑚𝑐𝑐 h: Höhe 𝑚𝑚

P: Hydrostatischer Druck 𝑃𝑃𝑐𝑐

Dazu müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: Die betrachtete Flüssigkeit muss inkompressibel sein und es darf keine Reibung auftreten, die Flüssigkeit darf also nicht viskos sein [11]. Für Flüssigkeiten mit geringer Viskosität, wie die vom Automaten verwendeten Getränke, gilt sie in sehr guter Näherung.

Ein Spezialfall dieses Gesetzes ist das Ausflussgesetz von Torricelli, welches ich hier an einem Beispiel kurz erklären werde. Dieses Gesetz besagt folgendes [12]:

Die Ausflussgeschwindigkeit einer Flüssigkeit aus einem gefüllten Behälter mit der Höhe h ist gleich gross wie die Geschwindigkeit, die ein Wassertropfen nach dem freien Fall aus derselben Höhe h erreicht hätte (siehe Abb. 1). In Formeln bedeutet das:

Energieerhaltung im freien Fall: 𝑚𝑚𝜌𝜌ℎ = 12 𝑚𝑚𝐴𝐴2

Nach 𝐴𝐴 aufgelöst: 𝐴𝐴 = √2𝜌𝜌ℎ (1)

Das Gesetz kann ebenfalls als Spezialfall der Bernoulli-Gleichung aufgefasst werden (siehe Abb. 1):

beschreiben.

Mit diesen Angaben ist es möglich, das austretende Volumen innerhalb eines Zeitintervalls zu berechnen. Der Volu-menstrom IV = Av multipliziert mit dem Zeitintervall ergibt das ausgeflossene Vo-lumen:

Der Strahlquerschnitt lässt sich näherungsweise mit der Beziehung 𝐴𝐴 = 𝐼𝐼𝑣𝑣𝑣𝑣

bestimmen, wenn der Volumenstrom und die Ausflussgeschwindigkeit bekannt sind. Dazu muss man den Volumenstrom experimentell bestimmen, indem man das pro Zeitintervall austretende Volumen misst. Die Ausflussgeschwindigkeit lässt sich mit 𝑣𝑣 = √2𝑔𝑔ℎ berechnen.

Mit diesen Angaben ist es möglich, das austretende Volumen innerhalb eines Zeitintervalls zu berechnen. Der Volumenstrom 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣 multipliziert mit dem Zeitintervall ergibt das ausgeflossene Volumen:

𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝑣𝑣𝐴𝐴 (5) Daraus lässt sich die Zeit berechnen, die benötigt wird, um ein bestimmtes Volumen ausfliessen zu lassen. Diese Formel werde ich später in der Arbeit wieder aufgreifen:

𝒕𝒕 = 𝑽𝑽𝑨𝑨𝑨𝑨 (6)

3. Technische Komponenten 3.1 Dosiermechanik Die Flüssigkeiten werden mit Magnetventilen dosiert, wobei die Öffnungszeit die ausfliessende Menge bestimmt. Die Ventile werden mit Relais-Bricklets gesteuert, welche einen 24 Volt-Stromkreis schliessen und das Ventil folglich öffnen. Der nötige Druckunterschied zwischen Ventileingang und Ventilausgang entsteht allein durch die Gravitation.

3.2 Ventilauswahl Bei Ventilen unterscheidet man grundsätzlich zwischen den Anzahl Wegen, die es besitzt. Diesbezüglich war klar, dass ein Ventil mit je einem Ein- und Ausgang benötigt wird, ein sogenanntes 2-Wege-Ventil. Ausserdem unterscheidet man die Stellung des Ventils, wenn es nicht betätigt wird. Um den Stromverbrauch zu minimieren, sollten in Ruhestellung geschlossene Ventile (normally closed, N.C.) verwendet werden [13].

Die Auswahl des Materials, aus dem die Ventile gefertigt sein sollten, stellte sich als sehr schwierig heraus. Man unterscheidet hier zwischen dem Gehäuse- und dem Dichtungsmaterial. Das Gehäuse ist meistens aus Metallen wie Messing oder Edelstahl, kann aber auch aus Kunststoffen wie PPS (Polyphenylensulfid) bestehen. Als Dichtungsmaterial wird meist Kunststoff verwendet, etwa FKM (Fluor-Kautschuk). Zwischen all diesen Materialien gibt es grosse Unterschiede bezüglich Beständigkeit, Geschmacksabgabe und Preis. Schlussendlich fiel die Wahl auf die Materialien Edelstahl und FKM.

Die eingesetzten Magentventile VDW31–5G–4–02–H–Q stammen von der Firma SMC Pneumatik AG.

(5)

Daraus lässt sich die Zeit berechnen, die benötigt wird, um ein bestimmtes Volu-men ausfließen zu lassen. Diese Formel werde ich später wieder aufgreifen:

t = (6)

3 Technische Komponenten3.1 DosiermechanikDie Flüssigkeiten werden mit Magnet-ventilen dosiert, wobei die Öffnungszeit die ausfließende Menge bestimmt. Die Ventile werden mit Relais-Bricklets ge-

steuert, welche einen 24 Volt-Stromkreis schließen und das Ventil folglich öffnen. Der nötige Druckunterschied zwischen Ventileingang und Ventilausgang ent-steht allein durch die Gravitation.

3.2 VentilauswahlBei Ventilen unterscheidet man grund-sätzlich zwischen der Anzahl der Wege, die es besitzt. Diesbezüglich war klar, dass ein Ventil mit je einem Ein- und Ausgang benötigt wird, ein sogenanntes 2-Wege-Ventil. Außerdem unterscheidet man die Stellung des Ventils, wenn es nicht betätigt wird. Um den Stromver-brauch zu minimieren, sollten in Ruhe-stellung geschlossene Ventile (normally closed, N.C.) verwendet werden [13].

Die Auswahl des Materials, aus dem die Ventile gefertigt sein sollten, stell-te sich als sehr schwierig heraus. Man unterscheidet hier zwischen dem Ge-häuse- und dem Dichtungsmaterial. Das Gehäuse ist meistens aus Metallen wie Messing oder Edelstahl, kann aber auch aus Kunststoffen wie PPS (Poly-phenylensulfid) bestehen. Als Dich-tungsmaterial wird meist Kunststoff ver-wendet, etwa FKM (Fluor-Kautschuk). Zwischen all diesen Materialien gibt es große Unterschiede bezüglich Bestän-digkeit, Geschmacksabgabe und Preis. Schlussendlich fiel die Wahl auf die Materialien Edelstahl und FKM. Die

eingesetzten Magnetventile VDW31– 5G – 4 – 02 – H – Q stammen von der Firma SMC Pneumatik AG.

3.3 Soft- und Hardware Elemente3.3.1 PythonPython ist eine High-Level-Program-miersprache, bei der besonderen Wert auf einen leserlichen Programmcode gelegt wird [14]. Deswegen gibt es im Gegensatz zu C++ oder Pascal keine be-sonderen Zeichen zur Blocktrennung. Blöcke werden durch Einrückungen voneinander getrennt. Als Entwick-lungsumgebung stellt Python die so-genannte IDLE zur Verfügung, welche das Verfassen und Ausführen von Code ermöglicht. Die IDLE besteht aus ei-ner Textumgebung und einer Shell, in welcher der Programmcode ausgeführt wird. Der benötigte Compiler ist eben-falls direkt im Programm integriert.

3.3.2 TkinterTkinter ermöglicht das Aufbauen von Tk-basierten Oberflächen mit Python und wurde von Steen Lumholt und Guido van Rossum entwickelt. Tk ist auf vielen verschieden Betriebssystemen verfügbar, darunter Windows und Mac- intosh. Entwickelt wurde Tk von John Ousterhout. Ich habe Tkinter verwen-det, weil die GUI-Bibliothek verständ-lich ist und man zügig grafische Oberflä-chen entwickeln kann [15].

Abb. 1: Zur Bestimmung der Ausflussgeschwindigkeit aus einem Behälter. y1 und y2 entsprechen den Höhen h1 und h2. (Mit freundlicher Genehmigung von aplusphysics.com).

y1

P1

P2

y2V2

H2

h2

h2

0=h2

0

v1

ρ

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3.3.3 ttk und tixMit der Tkinter-Erweiterung ttk erhält der Entwickler Zugriff auf sogenann-te Themed-Widgets. Ein Widget ist das kleinste Element einer graphischen Ober-fläche, also beispielsweise ein Textfeld oder ein Button. Die Grundidee von ttk ist es, die Implementierung der Funktion und des Aussehens eines Widgets soweit wie möglich aufzutrennen. Die soge-nannten Styles erlauben es, das Design ei-nes Widgettyps einmalig festzulegen und später wiederzuverwenden [16]. Die Er-weiterung tix fügt der Tkinter-Bibliothek einige zusätzliche Widgets hinzu. Von besonderem Interesse ist das Control-Widget, welches eine intuitive Eingabe von Zahlen via Touchscreen ermöglicht [17]. Diese beiden Erweiterungen habe ich verwendet, um den Funktionsumfang und die Designmöglichkeiten von Tkin-ter zu erhöhen.

3.3.4 TinkerforgeTinkerforge™ ist ein 2011 gegründetes Start-Up-Unternehmen aus Deutschland. Unter der Leitung von Bastian Nordmey-er und Olaf Lüke hat die Firma eine Platt-form aus Mikro-Controllern aufgebaut [18]. Diese besteht im Wesentlichen aus verschiedenen Bricks und Bricklets. Mit Tinkerforge-Bausteinen lassen sich sehr vielseitige Projekte realisieren, vom Indus-trieroboter über Alltagshelfer bis zum Kli-

mamessgerät ist alles machbar. Die Platt-form befindet sich in Sachen Komplexität und Modularität in etwa zwischen Lego-Mindstorms® und Arduino®. Bricks sind aufeinander steckbare Platinen, welche mit einem 32-bit ARM™-Mikrocontroller ausgestattet sind. Die Bricks übernehmen das Auswerten von Daten, das Steuern von mechanischen Komponenten und die Kommunikation zwischen PC, Bricks und Bricklets. Ein Stapel von mehreren Bricks wird als Stack bezeichnet und kann sehr vielseitige Aufgaben ausführen. Bricklets sind kleine Erweiterungsmodule wie Relais oder Sensoren. Sie werden mit den Bricks verbunden und erweitern de-ren Funktion. Mit sogenannten Master Extensions ist es möglich, einen Stack um zusätzliche Schnittstellen wie WLAN oder Ethernet zu erweitern. Diverses an-deres Zubehör ermöglicht eine gesicherte Stromversorgung und eine strukturierte Anordnung von Bricks und Bricklets. Programmierbar sind die Tinkerforge-Bausteine mit nahezu allen gängigen Spra-chen. Unterstützt werden neben C, C++, Java und PHP unter anderem auch Ruby und Python. Für das Ausführen von Soft-ware müssen die Bausteine ständig per USB, Ethernet oder WLAN mit einem Computer verbunden sein, was wohl der größte Nachteil gegenüber dem autono-men Arduino ist. Ich habe mich für das Tinkerforge-System entschieden, weil

ich damit alle meine Ideen verwirklichen konnte und praktisch fand, alle Kompo-nent fixfertig aus einer Hand bestellen zu können.

3.3.5 ArduinoDie Arduino®-Plattform stellt Soft- und Hardware für die Steuerung von elek- trischen Schaltungen zur Verfügung, ist also wie Tinkerforge eine Mikrocont-roller-Plattform. Die Hardware besteht meist aus einem Board, welches über analoge und digitale Ein- und Ausgänge, sogenannte I/O-Pins, in eine Schaltung eingebunden werden kann. Des Weiteren können auch sogenannte Shields auf das Board gesteckt werden, um dessen Funk-tionsumfang zu erweitern. Über die Pins können außerdem Sensoren aller Art an-geschlossen werden. Programmiert wird mit der Programmiersprache Processing. In meinem Projekt kommen ein Ardui-no Uno-Board und ein Fingerabdruck-Sensor von Adafruit® zum Einsatz. Ich habe mich für diese Komponenten entschieden, da während der Internet-Recherche keine weiteren Open-Source-Komponenten zum gestellten Problem gefunden wurden und diese Einzelteile einen spannenden und vielversprechen-den Lösungsansatz darstellten.

4 Umsetzung der SoftwareDie Stärken der Software des Getränke-automaten sind ein ansprechendes und einheitliches Design, eine selbsterklären-de Benutzung und hohe Dosierungsprä-zision.

4.1 Die graphische Benutzeroberflä-cheDas GUI (graphical user interface) ist aufgrund des direkten Kontakts mit dem Kunden enorm wichtig. Es muss eine einfache Bedienung ermöglichen und dabei alle nötigen Informationen vom Kunden aufnehmen. Außerdem sollte es ansprechend aussehen und dem Kunden die Möglichkeit bieten, sich genauer über den Getränkeautomaten zu informieren.

4.1.1 Struktur des GUIDas verwendete GUI besteht aus einer Vielzahl verschiedener Fenster, zwischen denen der Nutzer hin und her navigie-ren kann. Abb. 2 zeigt eine Übersicht über alle Fenster des GUIs und deren Hierarchie. Die Pfeile zwischen den Fenstern geben die Navigierbarkeit un-tereinander an.

Abb. 2: Hierarchie der GUI-Fenster.

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4.1.2 Das Hauptmenü und die weite-ren FensterDieses Fenster (siehe Abb. 3) ist der zent-rale Punkt im GUI. Das Hauptmenü be-steht aus einigen Drink-Verknüpfungen, der sogenannten Schnellwahl, und ei-nem Menü, welches die Navigation zu den restlichen Fenstern ermöglicht. Außerdem befinden sich im Hauptme-nü das Projektlogo und ein Impressum. Um ein einheitliches GUI-Design zu gewährleisten, werden die Navigations-tasten ebenfalls angezeigt, obwohl sie im Hauptmenü keine sinnvolle Funktiona-lität besitzen.

Weitere Fenster sind:Das „Alle Drinks“-Fenster: Dieses Fenster zeigt eine Übersicht von allen verfügbaren Drinks. Das „Drink“-Fens-ter: Von diesem Fenster gibt es insge-samt neun leicht abgeänderte Varianten mit identischer Struktur. Das Fenster besteht aus dem Namen des Drinks, ei-ner kurzen Beschreibung, einem großen Bild und einer Liste der verwendeten Zutaten. Außerdem gibt es noch zwei Buttons, um den Drink entweder unver-ändert zu bestellen oder anzupassen.

Das „Dein eigener Drink“- Fenster: In diesem Fenster kann der Kunde sich seinen eigenen Drink zusammenstellen. Das Fenster besteht im Wesentlichen aus sieben ähnlichen Widget-Gruppen. Diese beinhalten jeweils den Namen der Zutat, eine kurze Beschreibung und ein Control-Widget, mit welchem die gewünschte Menge eingegeben werden kann. Das „Status“-Fenster: In diesem Fens-ter werden Informationen zum Status des Automaten angezeigt. Außerdem befindet sich hier der Zugang zum War-tungsbereich der Software.

Das „Wartungs“-Fenster: Dieses Fens-ter dient der Wartung und besteht aus einigen Verknüpfungen zu wichtigen Wartungsfunktionen und der Flaschen-verwaltung. Diese wird benötigt, um dem Programm das Auswechseln einer Flasche mitzuteilen.

Das „Über dieses Projekt“-Fenster: In diesem Fenster soll sich der Kunde über das Projekt informieren können. Die ei-gentlichen Informationen befinden sich wegen fehlender Anzeigefläche jedoch jeweils in einem separaten Fenster.

Das „Premium-Login“-Fenster: Dieses Fenster dient den bereits registrierten Premium-Kunden als Eingang zu ih-rem eigenen Bereich. Außerdem werden Kunden, welche noch keinen Premium-Zutritt haben, über das Angebot infor-miert und ihnen wird die Registrierung ermöglicht.

Das „Premium-Lounge“- Fenster: Die Premium-Lounge sieht für jeden Kun-den etwas anders aus, sie wird jeweils dem gerade eingeloggten Premium-Kunden entsprechend angepasst. Dabei werden die Fensterüberschrift sowie die tiefergelegenen Fenster abgeändert, ins-besondere das Fenster, in dem man eige-ne Rezepte laden kann.

Das „Warten“-Fenster: Dieses Fenster wird während des Mischvorgangs an-gezeigt und verhindert, dass ein Kunde eine zweite Bestellung aufgibt, bevor die letzte abgeschlossen ist. Das Fenster informiert den Kunden über die Spon-soren und die Geschehnisse im Automa-ten. Außerdem teilt es dem Kunden mit, wann das bestellte Getränk fertig ist und dass der Automat gespült werden muss.

4.2 Dosierung4.2.1 Steuerung der DosiermechanikDiese Funktion steuert die Ventile und die Trichter-Positionierung. Grob ver-einfacht führt diese Funktion folgen-de Schritte aus: Trichter positionieren, Ventil öffnen und anschließend Ventil schließen. Dieser Vorgang muss für jede Getränkeflasche wiederholt werden.

4.2.2 Spülen der DosiermechanikBeim Zubereiten eines Drinks läuft Flüssigkeit durch Schläuche, wobei es oft zu Rückständen kommt. Damit sich

verschiedene Drinks nicht vermischen, kann der Automat den Trichter und den Schlauch zum Ausschank spülen. Der Automat informiert den Kunden nach jedem Mischvorgang, dass der Automat gespült wird. Der Kunde wird außerdem darauf hingewiesen, seinen Becher zu entnehmen, weil sonst Spülwasser hi-neinfließen würde. Anschließend wird geprüft, ob der Becher entfernt wurde. Wenn nicht, gibt der Automat eine War-nung aus. Nun beginnt der Spülvorgang. Der Trichter fährt zum Spülventil und es wird Wasser ausgelassen. Danach fährt der Trichter wieder in die Startposition und das GUI wechselt zum Hauptmenü.

4.2.3 Algorithmus zur DosierungDie Grundidee der verwendeten Dosier-methode besteht darin, durch zeitlich abgestimmtes Öffnen und Schließen eines Ventils Flüssigkeit abzumessen. Beim Ausfließen ändert sich der Flüssig-keitspegel in der Flasche. Dadurch sinkt der Druck auf die Flüssigkeit beim Aus-flusspunkt und damit auch die Ausfluss-geschwindigkeit. Je nach Füllstand muss das Ventil also unterschiedlich lang ge-öffnet bleiben, um das gleiche Volumen zu dosieren. Die Öffnungszeiten müssen deshalb vor jedem Dosieren neu berech-net werden. Um die Öffnungszeiten möglichst genau berechnen zu können, habe ich einen Algorithmus entwickelt, der mit mit den Eingangswerten aus Abb. 4 arbeitet.

Zu jeder im Kühlschrank hängenden Flasche gibt es eine Liste, welche den Pegel in Abhängigkeit zum Inhalt der Flasche ausdrückt. Die Liste besteht bei einer 100 cl Flasche demnach aus 100 Werten, welche den Pegel zu jedem Flascheninhalt angibt, mit deren Hilfe

Abb. 3: Screenshot des Hauptmenüs.

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der Algorithmus aus dem Eingangswert inhalt_flasche den Pegel in der Flasche bestimmt. Zu diesem Wert wird der Ab-stand addiert, was dann die Gesamthöhe h zwischen Ventil und Wasseroberfläche ergibt. Nun wird mit der Formel v =

sich dann mit Hilfe physikalischer Zusammenhänge berechnen. Dazu werden einige grundlegende Begriffe geklärt:

Als Volumenstrom 𝐼𝐼𝑣𝑣 bezeichnet man das Volumen, das pro Zeitintervall durch einen Querschnitt fliesst [9]. Die SI-Einheit des Volumenstroms ist 𝑚𝑚3

𝑠𝑠 . Berechnet wird der Volumenstrom folgendermassen: 𝐼𝐼𝑉𝑉 = 𝐴𝐴𝐴𝐴, wobei 𝐴𝐴 der Rohrquerschnitt und 𝐴𝐴 die Strömungsgeschwindigkeit ist.

Die Ausflussgeschwindigkeit gibt an, wie schnell sich eine Flüssigkeit an einem Ausfluss bewegt. Die SI-Einheit der Ausflussgeschwindigkeit ist m

s .

Bei einer stationären Strömung sind die Fliessgeschwindigkeit und die Querschnittsfläche keiner zeitlichen Änderung unterlegen [10]. Das ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Volumenstrom Iv = Av entlang einer stationären Strömung konstant ist.

Ist die Flüssigkeit einer stationären Strömung inkompressibel, so ist die Dichte ρ konstant. Für die durchströmende Masse gilt darum: ∆m = Avtρ oder ∆m = ∆Vρ.

Die für mein Projekt relevanten Effekte werden durch das Gesetz von Bernoulli und das Ausflussgesetz von Torricelli beschrieben. Das Gesetz von Bernoulli besagt, dass sich ideale Flüssigkeiten bei stationärer Strömung stets so bewegen, dass gilt:

𝜌𝜌 𝐴𝐴2

2 + 𝜌𝜌𝜌𝜌ℎ + 𝑃𝑃 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

ρ: Dichte 𝑘𝑘𝜌𝜌𝑚𝑚3 g: Erdbeschleunigung

𝑚𝑚𝑐𝑐2

v: Fliessgeschwindigkeit 𝑚𝑚𝑐𝑐 h: Höhe 𝑚𝑚

P: Hydrostatischer Druck 𝑃𝑃𝑐𝑐

Dazu müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: Die betrachtete Flüssigkeit muss inkompressibel sein und es darf keine Reibung auftreten, die Flüssigkeit darf also nicht viskos sein [11]. Für Flüssigkeiten mit geringer Viskosität, wie die vom Automaten verwendeten Getränke, gilt sie in sehr guter Näherung.

Ein Spezialfall dieses Gesetzes ist das Ausflussgesetz von Torricelli, welches ich hier an einem Beispiel kurz erklären werde. Dieses Gesetz besagt folgendes [12]:

Die Ausflussgeschwindigkeit einer Flüssigkeit aus einem gefüllten Behälter mit der Höhe h ist gleich gross wie die Geschwindigkeit, die ein Wassertropfen nach dem freien Fall aus derselben Höhe h erreicht hätte (siehe Abb. 1). In Formeln bedeutet das:

Energieerhaltung im freien Fall: 𝑚𝑚𝜌𝜌ℎ = 12 𝑚𝑚𝐴𝐴2

Nach 𝐴𝐴 aufgelöst: 𝐴𝐴 = √2𝜌𝜌ℎ (1)

Das Gesetz kann ebenfalls als Spezialfall der Bernoulli-Gleichung aufgefasst werden (siehe Abb. 1):

die erwartete Austrittsgeschwin-digkeit berechnet, woraus mit dem Zu-sammenhang t = die benötigte Öff-nungszeit berechnet wird. Danach wird die Variable inhalt_flasche aktualisiert.

Die Ausgangswerte des Algorithmus sind also die Öffnungszeit t und die ak-tualisierte Variable inhalt_flasche.

4.2.4 Experiment zur Dosiergenauig-keitUm die zubereiteten Getränke auf ihre Qualität untersuchen zu können, habe ich ein Experiment zur Dosiergenauig-keit der Zutaten durchgeführt.

Ein zuvor gewähltes Volumen Vgewählt wird dosiert und das Gewicht der austreten-den Flüssigkeit mgemessen mit einer Waage bestimmt. Aus dem Gewicht lässt sich in guter Näherung das tatsächlich dosierte Volumen Vgemessen bestimmen, wobei nach Division durch 10 die Einheit Zentiliter (cl ) resultiert. Die tatsächlich dosierte Flüssigkeit pro Dosierung wird dann als Differenz zwischen dem aktuellen Wert auf der Waagenanzeige und dem vorher-gehende Wert berechnet:

∆V= V2gemessen – V1gemessen

Das Experiment wurde drei Mal wie-derholt, um Fehler durch Ausreißer zu minimieren. Insgesamt wurden also drei Mal 150 cl dosiert und kontrolliert, da eine volle Flasche 150 cl fasst. Als zu do-sierendes Volumen wurden 5 cl gewählt:

Pro Flasche wurden 150 : 5 = 30 Mes-sungen vorgenommen. Somit erhält man 3 x 30 = 90 Messpunkte. Die drei Mess-reihen wurden anschließend zu einer

gemittelten Durchschnittsreihe zusam-mengefasst. Die Messreihen wurden mit Werkzeugen aus der Statistik untersucht, so etwa der Standardabweichung und dem Mittelwert.

Die Ergebnisse sind in Abb. 5 (Seite 36) dargestellt. Auf der x-Achse in Abb. 5 befindet sich der Flascheninhalt, welcher vom Automaten vor einem Dosiervor-gang angenommen wird. Die y-Achse des Diagramms zeigt das jeweils dosierte Volumen pro Dosiervorgang. Die Stan-dardabweichung je Messpunkt wird als Fehlerindikator angezeigt. Alle Daten sind einheitlich in Zentiliter angegeben. Der Mittelwert aller Dosiervorgänge liegt bei 5,03 cl, die Standardabwei-chung aller Messdaten beträgt 0,1273 cl. Unter Annahme der Standardnormal-verteilung ergibt sich, dass 95 % aller Werte zwischen 4,781 cl und 5,280 cl liegen sollten. Der zu erwartende Feh-ler bei einer Dosierung ist somit kleiner als 3 ml. Prozentual ausgedrückt beträgt der Fehler also weniger als 6 % des zu dosierenden Volumens. Die Standard-abweichung ist beim ersten und letzten Messpunkt auffällig hoch. Dies lässt sich folgendermassen erklären: Bei der ersten Messung ist das Schlauchstück, welches Flasche und Ventil verbindet, noch leer. Daher wird im ersten Dosiervorgang we-niger Flüssigkeit dosiert. Bei der letzten Dosierung war hingegen die Flasche bei einer Messreihe bereits fast leer, weshalb nicht während der gesamten Öffnungs-zeit des Ventils Flüssigkeit ausfließen konnte. Die Dosiermethode ist äußerst effizient und die Dosiergenauigkeit er-füllt die Kriterien des vorgesehen Ein-satzes bezüglich Genauigkeit bei hohem Demonstrationswert.

5 Beschreibung des Getränkeauto-maten5.1 Name des AutomatenUm den Roboter als professionelles Pro-dukt zu präsentieren, trägt der Geträn-

keautomat einen Produktnamen. Der Name weist direkt auf die Funktion und die verwendete Technik des Auto-maten hin. Ich habe das Projekt deshalb „pySpenser“ genannt. Der Name setzt sich aus der verwendeten Program-miersprache „Python“ und dem engli-schen Wort „dispenser“ zusammen, zu Deutsch Ausgeber oder Spender.

5.2 Eckdaten der HardwareDer Getränkeautomat kann bis zu acht Flaschen gekühlt lagern. Gesteuert über drei Bricks betätigen acht Relais ebenso viele Magnetventile. Unter den Ventilen bewegt sich ein Glastrichter hin und her, angetrieben wird er von einem Schritt-motor. Fünf Sensoren überwachen lau-fend die Umgebung des Automaten. Ein demontierter Laptop dient als zentrales Steuerungssystem.

Der Automat ist nach vorne hin verglast, damit der Kunde das spannende Innen-leben und den Mischprozess genau be-obachten kann.

Abb. 4: Zum Dosieren der Flüssigkeiten erfor-derliche Werte.

zutat_wert: Volumen, das dosiert werden soll in cl

inhalt_flasche: Vorhandene Flüssigkeit in der Flasche in cl

abstand: Distanz zwischen der Ventilöffnung und der Flaschenöffnung in m

g: Erdbeschleunigung in ms2

A: Strahlquerschnitt in m2

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5.3 Komponenten der Hardware5.3.1 KühlungDa die verwendeten Zutaten gekühlt werden müssen, befindet sich der ganze Automat in einem Kühlschrank. Dieser stammt von der Firma Sibir™ und trägt den Produktnamen FKS 292. Er hat ein Nutzvolumen von 275 Litern und eine verglaste Front. Außerdem verfügt er über eine Abtau-Vollautomatik, welche die Eisbildung im Innern des Automaten minimiert. Die durchschnittliche Leis-tungsaufnahme des Kühlsystems liegt bei etwa 85 Watt.

5.3.2 Lagerung der FlüssigkeitenDiese Komponente besteht aus den Flaschenhalterungen, den selbst kons-truierten Standflächen für die Flaschen und den stabilen Verbindungsschienen aus Aluminium (siehe Abb. 7): In den Halterungen können Flaschen mit 0,7 bis 1,5 Litern Inhalt gelagert werden. Insgesamt können also bis zu 10,5 Liter Zutaten gekühlt werden. Neben den Zu-taten wird auch die Spülflüssigkeit hier gelagert, von der bis zu 1,5 Liter gespei-chert werden können.

5.3.3 DosiermechanikDie Dosiermechanik des Roboters be-steht aus folgenden Teilen: den Ventilen, der Trichter-Positionierung und dem Ausschank (siehe Abb. 8 und Abb. 10). Auch die verbindenden Schläuche gehö-ren dazu, spielen aber eine untergeord-nete Rolle, da sie keine eigenständige Funktion ausüben, sondern verschiede-ne Funktionselemente verbinden. Die Steuerung der Ventile übernehmen vier Relais-Bricklets, welche an den Tinker-forge-Stack angeschlossen sind und von der Software gesteuert werden. Befestigt sind die Ventile an einer U-förmigen Aluminiumschiene. Die Ventile werden mit einer Spannung von 24 Volt be-trieben. Die Dichtungen zwischen den Schläuchen und den Ventilen bestehen aus Messing und sind mit Teflonband abgedichtet. Die Schlauchverbindun-gen bestehen aus Polyethylen (PE) und haben einen Innendurchmesser von 4 Millimetern; der Außendurchmesser beträgt 6 Millimeter. Die Schläuche sind transparent, um die Fließbewe-gung der Zutaten erkennbar zu machen. Der Glastrichter (siehe Abb. 9), der die dosierten Zutaten auffängt, ist in ei-nen Plastiktrichter eingelassen, welcher selbst wiederum an einem beweglichen

Wagen aus Kunststoff befestigt ist. Als Fahrschienen dienen zwei Alumini-umstangen, welche parallel zueinander durch den Automaten verlaufen. Der Wagen wird über einen Zahnriemen von einem Schrittmotor bewegt, welcher von einem Stepper-Brick gesteuert wird. Der Wagen läuft auf Kugellagern, um die Reibung zu verringern. Als Ausschank dient eine Aluminiumkonstruktion mit-samt Auffangplattform. Diese ermög-licht es, beim Spülvorgang oder bei einer Fehlfunktion die auslaufende Flüssigkeit zuverlässig abzuleiten (siehe Abb. 10).

5.3.4 BenutzerschnittstelleAls Benutzerschnittstelle kommt wie bereits beschrieben ein Touchscreen zum Einsatz. Der Bildschirm hat eine Bilddiagonale von 22 Zoll und löst mit 1920 × 1080 Pixeln auf, als Hinter-grundbeleuchtung werden LED-Lam-pen verwendet. Die Nutzereingaben werden über ein USB-Kabel an den Zen-tralrechner geleitet. Sein Gewicht beträgt 4,5 Kilogramm, die Leistungsaufnahme liegt bei 20 Watt. Der Bildschirm ist mit einer beweglichen Bildschirmhalterung am Kühlschrank befestigt.

5.3.5 Zentrales SteuerungssystemAls Zentralrechner wird ein komplett demontierter Laptop verwendet, auf dem Windows® 7 in der 32-bit Version als Betriebssystem installiert ist. Als Pro-zessor kommt ein Intel® Pentium® Dual Core zum Einsatz, welcher mit 2,00 Gigahertz taktet. Dem Prozessor stehen 2 Gigabyte Arbeitsspeicher für schnelle Speichervorgänge zur Seite, für langfris-tiges Abspeichern von Daten steht eine 500 Gigabyte große Festplatte zur Verfü-gung. Der Rechner kann sich dank einer WLAN-Karte kabellos mit dem Internet

verbinden. Dies ist wichtig, damit Funk-tionen wie die Fehlerbenachrichtigung via E-Mail einwandfrei funktionieren.

5.3.6 Mikro-Controller von Tinkerfor-geDie drei verwendeten Bricks und die Stromversorgungs-Platine sind als ein-zelner Stack angeordnet, an diese Platine angeschlossen sind acht Bricklets, das Stromkabel und die USB-Verbindung zum Zentralrechner (siehe Abb. 11, Seite 38). Die Relais-Bricklets sind ne-beneinander platziert, um das Kabel-management möglichst übersichtlich zu gestalten. Die Bricks werden mit einer Spannung von 24 Volt versorgt, damit auch der Schrittmotor fehlerfrei betrie-ben werden kann. Wird dieser in kurzer Zeit oft beansprucht, kommt es zu einer starken Wärmeentwicklung auf dem steuernden Stepper-Brick. Der verbaute Kühlkörper auf der Platine reicht nicht aus, wodurch der Brick zu heiß wird und

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Flascheninhalt [cl]

Dosiertes Volumen [cl]

Durchschnitt

Abb. 5: Experiment zur Dosiergenauigkeit.

Abb. 6: Gesamtansicht des fertigen Automaten.

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den gesamten Stack instabil macht, was mitunter zu Abstürzen führen kann. Um dem vorzubeugen wird der Stack von ei-nem Lüfter gekühlt. Der Kühler ist trans-parent und mit blauen LEDs versehen, damit er perfekt zum restlichen Design des Automaten passt. Die relativ tiefen Temperaturen im Kühlschrank können dazu führen, dass das in der Luft enthal-tene Wasser kondensiert. Die dadurch entstehenden Wassertröpfchen könnten die Elektronik durch einen Kurzschluss auf einer der Platinen massiv beschädi-gen. Um dem vorzubeugen, befinden sich im unteren Bereich des Automaten vier Luftentfeuchter. Diese Beutel sind mit einem Silikatgel befüllt und färben sich bei erreichter Aufnahmekapazität rosa. Danach können sie in einer Mik-rowelle getrocknet und wiederverwendet werden. Die Beutel haben je eine Auf-nahmekapazität von 60 Millilitern, ins-gesamt können also bis zu 240 Milliliter Wasser gespeichert werden.

5.3.7 SensorenDer Automat verfügt über fünf Sensoren: jeweils zwei Temperatur- und Distanz- sensoren und einen Fingerabdruck- Sensor. Die Temperatursensoren sind ohne Gehäuse im Innern des Geräts platziert. Wie bereits erwähnt überwa-chen die Sensoren jeweils einen der bei-den Abteile. Die Distanzsensoren sind deutlich aufwendiger montiert. Damit die Benutzererkennung die Umwelt möglichst wahrheitsgetreu erkennen kann, ist der Sensor ganz oben am Au-tomaten befestigt und schaut auf den Kunden herab. Dieser Sensor ist aus äs-thetischen Gründen in einem Gehäuse eingeschlossen, außerdem ist er so einfa-cher zu montieren und besser geschützt. Der Distanzsensor für die Becherer-kennung ist direkt beim Auslauf an die Kühlschrankwand geschraubt. Er zeigt genau auf den Ort, an dem der Becher beim Mischvorgang steht, um möglichst gute Resultate zu liefern. Das System ist

aber leider überwindbar: man kann den Sensor mit einem anderen Gegenstand täuschen oder den Becher während des Mischvorgangs entfernen. Ich vertraue hier aber auf den guten Willen der Nut-zer und gehe nicht von einem mutwil-ligen Überlistungsversuch aus. Da eine Fehlfunktion des Automaten nicht aus-zuschließen ist, befindet sich unter dem Auslauf eine durchlässige Plattform. An der Unterseite dieser Plattform ist ein Trichter befestigt, der in einen Auffang-kanister mündet. Der Fingerabdruck-Sensor dient der Erkennung von Pre-mium-Kunden. Der Sensor stammt von Adafruit und basiert auf der Arduino-Plattform. Die Fingerabdruck-Erken-

Abb. 7: Die befüllte Flüssigkeitslagerung.

Abb. 8: Die Dosiermechanik.

Abb. 9: Der Glastrichter im Fahrwagen.

Abb. 10: Der Ausschank inklusive des Sensors zur Bechererkennung.

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nung ist wegen des Prototypen-Status noch extern montiert, später könnte sie auch stärker in das Gerät integriert wer-den und beispielsweise am Touchscreen befestigt werden, um für den Kunden stets gut erreichbar zu sein.

5.3.8 Mikro-Controller von Arduino®Der FingerPrint-Sensor kann nicht direkt mit den Mikro-Controllern der Firma Tinkerforge kommunizieren, son-dern funktioniert nur zusammen mit einem Arduino®-Board. Im Automaten befindet sich darum ein Arduino® Uno, welches mit dem Sensor verbunden ist. Das Board arbeitet autonom, wird also im Gegensatz zu den Tinkerforge-Kom-ponenten nicht von einem Zentralrech-ner gesteuert. Es wird über ein 12 Volt Netzteil mit Strom versorgt.

5.3.9 BeleuchtungDer Automat verfügt über verschiedene Leuchtelemente, welche ihn ästhetisch aufwerten und die Aufmerksamkeit des Kunden wecken. Neben jedem Magnet-ventil sitzt jeweils eine kleine, blaue LED. Die LEDs werden mit den Ventilen pa- rallel geschalten, sie leuchten also im-mer, wenn ihr zugehöriges Ventil geöff-net ist. Vor den LEDs sitzen außerdem Vorwiderstände, um die 24 Volt Ventil-spannung auf 2,7 Volt Spannung zu sen-ken. Eine Schutzdiode schützt die LED zudem vor zu hohen Spannungen, wel-che beim Schließen der Ventile entste-hen. Dieser Effekt tritt relativ häufig auf, wenn man mit Spulen arbeitet, wie sie in den Magnetventilen verwendet werden.

5.3.10 Sicherung des AutomatenUm den Automaten vor schädigender Fremdeinwirkung zu schützen, kann er zur Lagerung verschlossen werden. Dazu wird der Touchscreen über ein Ken-sington-Schloss mit einem Metallkabel verbunden. Dieses wird hinten um den Roboter geführt und kann auf der ande-ren Seite, genauer am Türgriff des Kühl-schranks, mit einem Vorhängeschloss befestigt werden. Durch diese Sicherung ist es unmöglich, ans Innere des Robo-ters zu gelangen oder den Touchscreen zu bewegen.

5.4 GetränkeangebotWie beschrieben können im Automaten bis zu acht Flaschen gelagert werden, wobei eine davon der Spülung dient. Dank des „Dein eigener Drink“-Fensters

ist der Anzahl mischbarer Drinks keine Grenze gesetzt. Der Kunde kann seiner Kreativität freien Lauf lassen und sich selbst sein Lieblingsgetränk zubereiten. Das verfügbare Angebot kann auch nachträglich noch grundlegend modifi-ziert werden. Man kann andere Zutaten in die Flaschenhalterungen einspannen, muss dies der Software aber mitteilen. Dazu sind einige kleine Änderungen am Quellcode nötig, der dabei entstehende Aufwand ist gering.

5.5 TestphaseUm Fehlerquellen und Unklarheiten in der Software zu finden, wurde der Auto-mat nach der erfolgreichen Konstrukti-on ausgiebig getestet. Die erste Testpha-se bestand darin, den Automaten ohne Zutaten zu bedienen und jede mögliche Abfolge von Aktionen zu testen. Diese Phase deckte einige Fehler in der Soft-ware auf, welche direkt behoben werden konnten. Einer der entdeckten schwer-wiegenden Fehler war, dass die Becherer-kennung nur bei Bechern funktioniert, welche für den Infrarot-Sensor nicht völlig durchsichtig sind. Wird also bei-spielsweise ein transparenter Becher mit einigermaßen senkrechten Seitenwän-den verwendet, gibt der Automat fälsch-licherweise eine Fehlermeldung aus.

Das Problem lässt sich lösen, indem man keine transparenten Becher verwendet. Die zweite Testphase wurde mit Test-kunden durchgeführt. Dieser Test sollte vor allem überprüfen, ob das GUI ein-fach bedienbar und selbsterklärend ist. Dazu lud ich einige Klassenkameraden zu einem kostenlosen Drink aus dem Automaten ein. Das Feedback war weit-gehend positiv, viele der Testpersonen waren vom Gerät sogar begeistert.

6 Fazit und Ausblick6.1 RückblickMit dem Getränkeautomaten „pySpen-ser“ mitsamt der Software bin ich über-aus zufrieden. Das ansprechende Design, die umfangreiche Software und beson-dere Features wie etwa die Benutzer- und Bechererkennung sind gut gelungen. Ich habe viel gelernt, vom Programmieren mit Python über den Umgang mit pro-fessionellem Werkzeug bis hin zum Ver-fassen eines wissenschaftlichen Berichts. Die Konstruktion und das Programmie-ren der Software sind sehr gut verlaufen und haben weniger Zeit benötigt, als ich erwartet hatte. Die Planungsphase hat hingegen deutlich länger gedauert, als ich mir das ursprünglich vorgestellt hatte. Schlussendlich ist es vielleicht aber auch der genauen Planung zu ver-danken, dass meine Ideen genau in der Art umgesetzt werden konnten, wie ich es mir vorgestellt hatte.

Wer Interesse hat den Roboter live zu er-leben, kann dies unter folgendem Link tun: http://origin.swissinfo.ch/ger/multi-media/cocktail-roboter/38530008

6.2 Mögliche VerbesserungenHier möchte ich einige kleine Verbesse-rungen beschreiben, welche ich im Lau-fe des nächsten Jahres noch einbauen könnte. So möchte ich dem Nutzer die Wahl der Bechergröße ermöglichen und ihm mehr Informationen zu den verwen-deten Zutaten und angebotenen Cock-tails bereitstellen. Ein stärkeres optisches Feedback des GUI, also ein kurzes Auf-blinken eines gedrückten Knopfes, soll dem Nutzer außerdem deutlicher zei-gen, dass seine Eingabe erkannt wurde. Falls noch weitere Geldgeber gefunden werden, würden die Messing-Dichtun-

Abb. 11: Elektronik im Innern des Automaten.

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Quellenverzeichnis

[1] Referenz: http://www.melmacc.at/

[2] Referenz: http://partyrobotics.com/

[3] Quelle: http://www.wasserinbayern.de/uv-anlagen/wissenswertes/

[4] Quelle: http://vsa.labeaux.ch/docs_public/03%20MT%20pH-Wert%20DP.pdf

[5] Quelle: S. 53 in „Beständigkeit von Kunststoffen, Band 1“ von Gottfried W. Ehrenstein und Sonja Pongratz, 2007

[6] Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Polyethylen

[7] Quelle: http://www.freudenberg-process-seals.de/ecomaXL/get_blob.php?name=FKM_de.pdf

[8] Quelle: „Handbuch Dosieren“ von Gerhard Vetter, 2. Auflage, 2001

[9] Quelle: Kapitel 13 des Buches „Physik“ von Paul A. Tipler und Gene Mosca, 6. Auflage, 2009

[10] Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Station%C3%A4re_Str%C3%B6mung

[11] Quelle: http://www.systemdesign.ch/index.php?title=Gesetz_von_Bernoulli

[12] Quelle: http://www.systemdesign.ch/index.php/Ausflussgesetz_von_Torricelli

[13] Quelle: http://content2.smcetech.com/pdf/VDW_1_DE.pdf

[14] Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)

[15] Quellen: „An Introduction to Tkinter“ von Fredrik Lundh, 1999 ; http://docs.python.org/3.3/library/tkinter.html

[16] Quelle: http://docs.python.org/3.3/library/tkinter.ttk.html#tkinter.ttk.Widget

[17] Quelle: http://docs.python.org/3.3/library/tkinter.tix.html

[18] Quellen: http://de.wikipedia.org/wiki/Tinkerforge; http://www.golem.de/specials/tinkerforge/

gen vor und nach den Magnetventilen durch Modelle aus Edelstahl ersetzt wer-den, um den Geschmack der Getränke nicht zu beeinflussen und das mögliche Ablösen von Schwermetallen ganz zu verhindern.

6.3 Markttauglichkeit des aktuellen PrototypsDie Herstellung des aktuellen Prototyps war sehr kostspielig: dies liegt in erster Linie an den hohen Materialkosten und der zeitintensiven Fertigung des Geräts.Auch die beschränkte Auswahl an Zu-taten mindert die Markttauglichkeit, da das Gerät nur ein kleines Sortiment anbieten kann und daher für den pro-duktiven Einsatz in einer Bar (also den tatsächlichen Ersatz eines Barkeepers) nur bedingt geeignet ist. Eine weitere Schwierigkeit stellt die benötigte Be-willigung zum Betrieb des Automaten dar. Systeme, welche Lebensmittel ver-arbeiten und anschließend anbieten, benötigen eine spezielle Bewilligung des Kantons. Um diese zu erhalten, müssen einige Tests bestanden werden, wobei man die Ventile eventuell als kritisch betrachten würde. Aus diesen Grün-

den kann der aktuelle Prototyp meiner Meinung nach kaum als kommerzielles Produkt vertrieben werden. Das Poten-zial des Konzepts beziehungsweise die Nachfrage nach einem Getränkeauto-maten ist jedoch durchaus vorhanden. Ein vollautomatischer Cocktail-Roboter wäre für viele Gastronomie-Betriebe eine Kundenattraktion und könnte Lohnausgaben einsparen, wenn er einen Barkeeper zumindest teilweise ersetzt, also beispielsweise die drei beliebtesten Getränke zubereitet.

DanksagungAls erstes möchte ich meinem Betreuer Raphael Riederer danken. Bei Bespre-chungen zeigte er seine Begeisterung immer offen, was mich unglaublich motiviert hat. Vielleicht noch wichtiger waren jedoch das ständige Hinterfra-gen und das offene Äußern von Beden-ken. Als nächstes bedanke ich mich bei Günter Schmidtner. Als Physikassistent weiß er viel über die Umsetzung von mechanischen Systemen. Dieses Wissen und sein professionelles Werkzeug stell-te er mir stets zur Verfügung. Danken möchte ich auch meinem Betreuer bei

„Schweizer Jugend forscht“, Andreas Reinhard. Er hat mir mit seinen Ideen nochmals viel Verbesserungspotenzial aufgezeigt und mich dazu motiviert, diese Möglichkeiten auszunutzen. Die ersten Schritte waren bei meiner Arbeit zweifellos die schwierigsten. Ich möch-te mich hier bei meinem Bruder Mo-ritz bedanken, der mir als angehender Maschinenbau-Ingenieur sehr wertvolle Tipps geben konnte. Ich konnte mich bei meiner Maturaarbeit auf ein hilfs-bereites Umfeld verlassen, welches mir bei Problemen immer weitergeholfen hat. Doch schlussendlich muss jedes Hardware-Projekt auch finanziert wer-den. Danken möchte ich meinem größ-ten Sponsor, der Iseli + Albrecht AG, die mir einen verglasten Kühlschrank zur Verfügung gestellt hat. Die Kantons-schule Schaffhausen hat mir wichtige finanzielle Mittel und Räumlichkeiten zur Verfügung gestellt. Des Weiteren möchte ich mich bei meinen Sponsoren PCP.ch, MTF Schaffhausen, Distrelec AG, SMC Pneumatik AG und Tinker-forge bedanken. Ohne ihre Beiträge wäre mein Projekt nicht durchführbar gewesen.

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Der Clou mit der Kuh – Biogas mit Pansensaft

Stroh im Tank

Es wurde gezeigt, dass Pansenorganismen effektiver als Gülleorganismen cellulosehaltige Substrate wie Stroh zu Biogas abbauen. Zudem können durch enzymatische Vorbehandlung des Strohs bis zu 50 Prozent höhere Biogas- und Methanausbeuten erzielt werden. Die Cellulosespaltung mit Pansen-saft lässt sich also auch für die Biogasgewinnung außerhalb der lebenden Kuh erschließen, so dass sie zukünftig auch in pflanzenvergärenden Biogasanlagen Anwendung finden könnte.

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Christoph Griehl, *1997

Schule: Georg-Cantor-Gymnasium Halle,Halle (Saale)

Eingang der Arbeit: Juli 2014 Zur Veröffentlichung angenommen: November 2014

1 Einleitung und ProblemstellungSeit einigen Jahren bewegt mich die Frage, wie wir in 100 Jahren unseren Strom-, Wärme- und Kraftstoffbedarf decken werden. Derzeit stammen etwa 80 Prozent der genutzten Energie aus fossilen Kohlenwasserstoffen, deren Vor-räte zur Neige gehen. Außerdem schaden diese der Umwelt, da bei ihrer Verbren-nung klimaschädliche CO2-Emissionen anfallen. In einem Artikel von Roberto Rinaldi und Ferdi Schüth in „Spektrum der Wissenschaft“ [22] erfuhr ich, dass Cellulose eine fast unbegrenzte Energie- und Rohstoffquelle darstellt. Sie gilt als häufigste organische Verbindung auf der Erde, die sich stetig erneuert (ein Baum bildet täglich ca. 14 g). Pflanzen produ-zieren pro Jahr etwa eine Billion Tonnen dieses Moleküls und bauen es über Pho-tosynthese als Stützmaterial in ihre Zell-

wände ein. Man schätzt, dass die weltweit in Biomasse umgewandelte Sonnenener-gie etwa dem Zehnfachen des derzeiti-gen Energieverbrauches der Menschheit entspricht. Wenn es gelingt, die in Bio-masse enthaltene Cellulose zu spalten, könnten sich fast grenzenlose Energie-quellen ergeben. Das ist allerdings nicht so einfach, denn Cellulose fungiert als strukturerhaltende Trägersubstanz, die den Pflanzen Schutz und Festigkeit gibt. Das spiegelt sich in ihrer komplexen che-mischen Struktur wider. Celluloseketten sind β-Glucose-Polymere, die sich über H-Brückenbindungen zu Fibrillen an-ordnen. Diese Fibrillen sind bündelweise über Lignin und Hemicellulose (Ligno-cellulose) miteinander zu kräftigen Fa-sern verseilt (Abb. 1), die starr, wasser- unlöslich und nahezu chemisch resistent sind.

Daher kann Cellulose auch nur durch wenige Organismen abgebaut werden. Hierzu zählen Wiederkäuer, wie Rinder und Schafe, die den Pansen als pflanzen-verdauendes Organ besitzen. Im Pansen leben Mikroorganismen, die mithilfe von Cellulasen die β -1,4 -Bindungen zwischen den Glucosemolekülen „auf-beißen“ können und auf diese Weise ihre Wirte mit Energie versorgen. Dabei spalten die Pansenorganismen täglich hohe Mengen cellulosehaltiger Substrate zu Glucose auf, die dann zu flüchtigen Carbonsäuren und Biogas weiter umge-wandelt wird. Das schafft die Bakterien-population des Verdauungstraktes von Menschen und fleischfressenden Tieren nicht, für die Cellulose ein Ballaststoff ist, der unverdaut ausgeschieden wird. Ich fragte mich daher, ob sich die Ver-dauungstalente der Kuh zur Gewinnung

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von Biogas auch ins Labor übertragen lassen. Als Substrat wollte ich eine Ab-fallbiomasse nutzen, da der Anbau von Pflanzen für eine energetische Nutzung mit den Ackerflächen für den Nahrungs-mittelanbau konkurriert. Angesichts von Armut und Hunger in vielen Teilen der Welt ist dies ein sehr wichtiger Aspekt. Daher wählte ich für mein Projekt Stroh aus, das zu den landwirtschaftlichen Reststoffen mit dem größten ungenutz-ten Potenzial [4] zählt und wie Biogas gut lagerfähig ist. Nach Einschätzung der Fachagentur für Nachwachsende Rohstoffe (FNR) könnte der Abbau von Stroh zu Biogas künftig einen wichtigen Beitrag zur nachhaltigen Energieversor-gung leisten [23]. Die Strohvergärung ist aber aufgrund des hohen nicht vergärba-ren Anteils von ca. 35 Prozent und des geringen Wasseranteils problematisch. Mein Ziel war daher, den Abbau von Stroh zu Biogas mit Hilfe von Cellulose-spaltenden Enzymen und Pansenorganis-men zu untersuchen und dabei den nicht vergärbaren Anteil, der vermutlich auf die stabile Cellulosestruktur zurückzu-führen ist, aufzuspalten.

2 Grundlagen und Stand der Forschung2.1 Stroh als potenzieller Energieroh-stoff Zu Stroh gehören die ausgedroschenen Stängel und Blätter von Getreide, Raps, Sonnenblumen, Mais und Leguminosen, die bei der Ernte als Rückstand verblei-ben [13]. Pro Hektar Anbaufläche fallen 5 bis 6 Tonnen verwertbares Stroh an, das sind in Deutschland ca. 49 Mio. t/a [19], darunter 30 bis 36 Mio. t/a Ge-treidestroh. Bisher verbleibt Stroh zur Aufrechterhaltung der Humusbilanz auf den Feldern. Getreidestroh wird teilweise geborgen und als Einstreu in Tierställen oder Baustoff verwendet. Aufgrund der Flächenkonkurrenz zwischen Energie- und Nahrungsmittelpflanzen und gro-ßer ungenutzter Strohpotenziale von 8 bis 13 Mio. t/a Getreidestroh [4] wird zunehmend die energetische Nutzung erforscht. Im Vordergrund steht die Verbrennung, die aber aufgrund hoher Schadstoffemissionen noch in den Kin-derschuhen steckt. In Deutschland wer-den vor allem Kleinfeuerungsanlagen betrieben, die bei weniger als 100 kWh genehmigungsfrei sind [12]. 2014 soll in Emlichheim das erste große Strohheiz-kraftwerk in Betrieb gehen, das 60.000 t Stroh verarbeiten kann [18]. Andere

Möglichkeiten, aus Stroh Energie zu ge-winnen, sind die Bioethanol- und Bio-gasgewinnung [23]. Letztere gilt als sehr aussichtsreich, da die Substratkosten ge-genüber Maissilage um 40 bis 50 Prozent geringer sind [21].

2.2 BiogasgewinnungBiogas entsteht beim bakteriellen Abbau organischer Stoffe unter Ausschluss von Sauerstoff (anaerob) in feuchter Umge-bung. Derartige Faulprozesse (Vergärun-gen) treten beispielsweise im Schlamm von Gewässern, in Mooren, Gülle- und Klärgruben sowie im Pansen von Wieder-käuern auf. Die Hauptbestandteile sind Methan (CH4) und Kohlenstoffdioxid (CO2), deren Anteile je nach Substrat schwanken. Methan ist der eigentliche Energieträger und liefert pro Kubikmeter 10 kWh Energie (ein Kubikmeter Erdgas liefert dagegen nur 5 bis 7,5 kWh).

Industriell wird Biogas in Biogasanlagen hergestellt und meist vor Ort in einem Blockheizkraftwerk (BHKW) zur Erzeu-gung von Strom und Wärme genutzt. Wenn man den CO2-Anteil im Biogas entfernt, kann man das zu 98 Prozent angereicherte CH4 ins Erdgasnetz ein-speisen oder als Kraftstoff für Autos ver-wenden.

Die meisten Biogasanlagen arbeiten im Durchflussverfahren mit pumpfähi-gen Substraten (Trockensubstanz-Gehalt <15 Prozent), die in einen beheizten Fermenter kontinuierlich eingespeist und abgebaut werden. Biogas sowie der nicht abbaubare Gärrest werden laufend

entnommen, in ein Gärrestlager geleitet und als Dünger genutzt. Beim diskonti-nuierlichen Batchverfahren sind Fermen-ter und Gärlager zusammengefasst. Der Fermenter wird komplett gefüllt und luftdicht verschlossen. Nach dem Abbau wird er bis auf einen kleinen Rest zum Animpfen der nächsten Charge geleert. Hierbei ändert sich die Gasproduktions-rate in Abhängigkeit von der Zeit. Nach diesem Prinzip arbeiten auch die im La-bor genutzten Eudiometerapparaturen.

Die im Fermenter ablaufenden chemi-schen Vorgänge sind sehr komplex. Die Biopolymere in der Biomasse werden in 4 parallel ablaufenden Schritten zu Biogas abgebaut, an denen verschiedene Bakte-riengruppen (aus einem Impfschlamm wie Gülle) mit ihren Enzymen beteiligt sind (Abb. 2, Seite 42). Die hydrolyti-schen Bakterien sind fakultativ anaerob (mit und ohne O2 lebend) und leben in Symbiose mit den fermentativen Bakte-rien. Die gebildeten Monomere werden in der Acetogenese und Methanisierung von strikt anaerob lebenden Bakterien zu Biogas abgebaut. Viele Anlagen ar-beiten bei 32 bis 42 °C (mesophil) und einem pH Wert von 6,8 bis 7,5. Fällt die-ser ab, ist das ein Indiz für die Bildung zu hoher Säuremengen. Diese hemmen die langsam wachsenden Methanbak-terien. Daher versucht man mitunter, die Hydrolyse und Säurebildung von der Methanbildung räumlich zu tren-nen (zweistufiges Verfahren), was aber nur bedingt gelingt und teuer ist. Um die Organismen mit Nährstoffen ausrei-chend zu versorgen, sollten die Substrate

Abb. 1: Schema der Lignocellulose [16, © MPI für Kohlenforschung].

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ein C:N:P:S-Verhältnis von 600:15:5:3 haben [8]. Die Biogas- und Methanaus-beute eines Substrates wird hauptsächlich durch den Gehalt an verdaubaren Kohlen-hydraten, Proteinen und Fetten bestimmt. Bei faserreichen Substraten besteht der Kohlenhydratanteil zu großen Teilen aus Cellulose, die nur schwer abbaubar ist. Die Substrate werden von den Bakterien nicht vollständig abgebaut, so dass ein Gärrest verbleibt, der energetisch nicht nutzbar ist. In Abhängigkeit von ihrer Verweilzeit im Fermenter (Abb. 3) und der Zusammensetzung liegen die Abbau-raten bei 25 bis 80 Prozent [8]. Typische Substrate sind Rinder- und Schweinegül-le sowie nachwachsende Rohstoffe wie Gras und vor allem Mais, die zur besse-ren Haltbarkeit siliert werden. Gülle wird

häufig in pflanzenvergärenden Anlagen als Cosubstrat eingesetzt, da sie aufgrund der hohen Pufferkapazität die Vergärungs-prozesse stabilisiert und Ammonium, Spurenelemente sowie Bakterien liefert. Zur Vergärung von Stroh konnte ich nur wenige Daten finden, diese sind in Tab. 1 (mit anderen Substraten) zusammenge-stellt. Nach meinen Recherchen führt nur die Firma Verbio eine Strohvergärung im industriellen Maßstab durch [4]. Das liegt vermutlich daran, dass Stroh einen nicht vergärbaren organischen Anteil von ca. 35 Prozent hat, der wahrscheinlich auf den hohen Cellulosegehalt von 36 bis 54 Prozent [1] zurückzuführen ist. Problema-tisch sind auch der hohe Aschegehalt (bis 10 Prozent) und der geringe Stickstoff- und Wassergehalt [21]. Um Stroh erfolg-

reich vergären zu können, sollte man es mechanisch zerkleinern (für H2O-Auf-nahme) und stickstoffhaltige Cosubstrate wie Gülle zusetzen.

2.3 Enzymatischer Abbau der Struktur-polymere der PflanzenzellwandEnzyme sind katalytisch wirksame Prote-ine. Sie beschleunigen in lebenden Zellen selektiv die vielen parallel ablaufenden Reaktionen, indem sie für einen einfa-cheren Reaktionsweg mit geringerer Ak-tivierungsenergie sorgen [20]. Der Abbau der Zellwandpolysaccharide Cellulose (30 bis 55 Prozent) und Hemicellulose (20 bis 35 Prozent) wird durch Hydrolasen (Cellulasen, Xylanasen) katalysiert, die die Glykosidbindungen mit Wasser zu Di- und Monosacchariden spalten. Cellulose

Tab. 1: Biogas-/CH4-Ausbeuten, TS-, oTS-, NH4-Gehalte wichtiger Substrate [8],* [14] und Cellulose-/Hemicellulose-, Ligninanteile [13, 11, 1] .

SubstratBiogas-

ausbeute[ln/kgoTS]

CH4-Gehalt [Vol.%]

CH4-Aus-beute

[ln/kgoTS]TS [%]

oTS [% der TS]

NH4

[% der TS]C:N:P:S

Verhältnis

Cellulose/Hemicell./Lignin [%]

Rindergülle 200-500 60 110-275 8-11 75-82 1-4 600:40:2:4 18/11/15

Schweinegülle 300-700 60-70 180-360 4-7 75-86 3-7

Maissilage 450-700 50-55 234-364 28-35 85-98 0,1-0,3 600:20:4:2 19/24/2

Weizenstroh* 280 50-55 140-154 85-91 90-95 600:7:2:11 40/28/15

SUBSTRATE Cellulose, Stärke, Hemicellulose, Proteine, Fette

1.

Glucose, Xylose u.a. Zucker, Aminosäuren, Fettsäuren

kurzkettige Carbonsäuren, Alkohole

Essigsäure CH3COOH

BIOGAS CH4 50-75%, CO2 25-50%, H2O 2-7%, H2S, O2, N2, NH3 <2%

1. Hydrolyse Hydrolytische Bakterien (Clostridien, Bacteroides, Micrococcus… mit Cellulasen, Amylasen, Xylanasen, Proteasen, Lipasen)

2. Versäuerung (Acidogenese) Fermentative Bakterien (Clostridien, Pseudomonas, Lactobacillus…)

CO2, H2, NH3, H2S

2. 3.

3. Essigsäurebildung (Acetogenese) Acetogene Bakterien (Clostridien, Acetobacterium, Synthrophobacter …)

4. Methanbildung Methanogene Bakterien (Methanococcus, Methanosarcina …)

4.

4.

Hydraulische Verweilzeit HRT: Zeitdauer, die ein Substrat rechnerisch im Fermenter verbleibt (meist 25-100 Tage) Raumbelastung BR: gibt an, wieviel kg oTS dem Fermentor je m3 Arbeitsvolumen pro Tag zugeführt werden können (meist 0,5 – 5 kg oTS/m3.d) Rohasche = Mineralstoffe Organische Trockensubstanz oTS = Anteil organischer Stoffe nach Entzug von Wasser und Mineralien

Abb. 2: Mikrobiologische Abbauprozesse von Biomasse zu Biogas (Daten aus [7, 5]).

Abb. 3: Abbaugeschwindigkeit von Stoffgruppen [5], Begriffe aus FNR-Broschüre [8].

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ist ein Polymer aus 1.000 bis 15.000 D-Glucosemolekülen. Die β -1,4-Bindung in Cellulose führt zu geraden Ketten, die sich über Wasserstoff-Brückenbindungen zu überwiegend kristallinen Cellulose-Fibrillen vernetzen (Abb. 4) [17].

Um Cellulose spalten zu können, muss man zunächst die H-Brückenbindungen aufbrechen, was man durch Vorbehand-lung mit (heißem) Wasser schaffen könn-te. Anschließend werden die β -1,4 - gly-kosidischen Bindungen mit Hilfe von Cellulasen gespalten. In der Natur kom-men Cellulasen in verschiedenen Pilzen und Bakterien vor, die auch im Darm von Termiten oder Wiederkäuern leben. Die Hydrolyse der Cellulose wird durch meh-rere Cellulasen katalysiert (Abb. 5), die das Polymer stufenweise bis zum Einfach-zucker Glucose (Hexose) abbauen [17].

Endocellulasen spalten zunächst die Cel-luloseketten im Inneren der Kette in kür-zere Oligomere, deren freigesetzte Enden von Exocellulasen zum Disaccharid Cel-lubiose hydrolysiert werden. Cellobiose wird dann mit Hilfe von Cellubiasen zu Glucose aufgespalten, die unter Energie-gewinn zu CO2/CH4 abgebaut werden kann. In Bakterien sind die drei Cellula-sen meist in einem Komplex (Cellulosom) an der Zelloberfläche organisiert [17]. Hemicellulose ist ein Sammelbegriff für

verschiedene niedrigmolekulare Polysac-charide, die leichter als Cellulose spaltbar sind und als versteifende Kittsubstanzen in Zellwänden vorkommen. Haupt-komponente ist Xylan, das vor allem aus β-D-Xylose-Molekülen (< 500) aufgebaut ist, die teilweise Acetat-, Glucose-, Galac- tose- und Arabinose-Reste tragen. Die β-glykosidischen Bindungen werden mit Hilfe von Xylanasen gespalten, die in Cel-lulose spaltenden Organismen auftreten. Xylanasen spalten zunächst Xylan zu Xy-lobiose, die dann durch eine β-Xylosidase weiter zur Pentose Xylose abgebaut wird (Abb. 6) [17].

Lignin (10 bis 30 Prozent) ist der ei-gentliche Füllstoff in der Zellwand, der für die enorme Festigkeit von Holz ver-

antwortlich ist (Lignineinlagerung = Verholzung). Lignin ist kovalent mit He-micellulosen verbunden, die über H-Brü-ckenbindungen mit Cellulose verknüpft sind (Lignocellulose). Chemisch ist es ein komplexes Polymer aus Coniferyl-, Si-napyl- und p-Cumarylalkohol, die über C-O- und C-C-Bindungen quervernetzt sind und die Cellulosefibrillen umhüllen (Abb. 7, Seite 44) [17].

Die mit Lignin verfestigte Zellwand lässt sich äußerst schwer abbauen. In der Na-tur schaffen das nur wenige Organismen. Hierzu zählen Holz zerstörende Weiß-fäulepilze (Pleurotus ostreatus, Phlebia radiata), die mit Hilfe von Oxidoreduk-tasen (Peroxidasen und Laccasen) Lignin abbauen. Der erste Schritt ist eine Oxi-

Abb. 4: H-Brücken in Cellulose [nach 3]; β-1,4-Bindung in Cellulose und Hydrolyse zu Glucose.

Abb. 5: Vereinfachtes Schema zum enzymatischen Abbau des Strukturpolymers Cellulose mit Cellulasen.

Abb. 6: Xylanabbau.

1. Endocellulase (Endo-β-1,4-Glucansase)

Cellulose (Polymer) Celluloseoligomere Glucose Cellobiose

2. Exocellulase (Exo-β-1,4-Cellulase)

3. Cellubiase (β-1,4-Glucosidase)

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dationsreaktion. Peroxidasen benötigen hierfür Wasserstoffperoxid H2O2, welches bei der Oxidation durch das Enzym zu Wasser reduziert wird. Laccasen sind Po-lyphenoloxidasen, die mit Sauerstoff Phe-nole oxidieren bei gleichzeitiger Redukti-on von O2 zu H2O. Dabei entstehen im Lignin sehr instabile Sauerstoff-Radikale, die spontan zu aromatischen Alkoholen und Aldehyden zerfallen [17, 10].

2.4 Die Kuh als effiziente cellulosever-dauende BiogasanlageWiederkäuer können aus cellulosehal-tigen Substraten Energie gewinnen - das schaffen wir Menschen und die meisten anderen Tiere nicht. Bei Kühen (Abb. 8) gelangt die Nahrung durch die Speiseröhre in den Pansen (Rumen), wird hier mit Speichel vermischt, durch pe-ristaltische Bewegungen zerkleinert und mit Mikroorganismen zersetzt. Der Nah-rungsbrei wird dann im Netzmagen (Re-ticulum) zu kleineren Klumpen geformt. Diese werden ins Maul zurückgestoßen und wieder zerkaut. Die zerkleinerte Nahrung gelangt nun über den Blätter-magen (Omasum), wo Wasser entzogen wird, in den Labmagen (Amasum). Dieser ist vergleichbar mit dem sauren Magen der Nichtwiederkäuer. Hier setzen Ver-dauungsenzyme den Abbau fort, der im Dünn- und Dickdarm vollendet wird.

Der Pansen, der erste von 4 Mägen, hat ein Volumen von 100 bis 150 Liter und beherbergt eine enorme Menge von Mi-kroorganismen (Pansenflora: ca. 200 Bakterienarten, Wimperntierchen, Pilze), von denen die Bakterien (1010-1011/g Pan-seninhalt) für die Cellulosespaltung am wichtigsten sind. Bei einem pH Wert von 6,5 und 39 °C hydrolysieren cellulose- spaltende Enzyme Cellulose über die Stufe der Cellobiose zu Glucose. Hemi-cellulose wird von den Pansenbakterien mithilfe von Xylanasen zu Xylose abge-baut. Die freigesetzten Zucker werden zu Brenztraubensäure (CH3CO-COOH) umgewandelt und im nächsten Schritt wie in einer Biogasanlage anaerob zu flüchtigen Carbonsäuren (Essigsäure, Propionsäure, Buttersäure) vergoren. Die-se werden durch die Wand des Pansens in das Blut abgegeben und von der Kuh als Hauptenergiequelle und zur Synthe-se von Milchinhaltsstoffen genutzt. Da-neben entstehen täglich etwa 200 Liter Pansengase (CO2, CH4), die durch Auf-stoßen in die Atmosphäre gelangen. Die

Pansenflora arbeitet dabei effektiver als die Bakterien in Biogasanlagen (Tab. 2). Sie setzt in kürzerer Zeit mehr Biomas-se um (ca. 38 kg Frischmasse pro Tag ≙ ca. 20 kgoTS) [15]. Die Verdauungstalen-te der Kuh haben mich fasziniert, so dass ich diese zur Cellulosespaltung außerhalb des Pansens in einer Biogasapparatur un-tersuchen wollte. Bei meinen Recherchen fand ich heraus, dass vor allem die Tier-ärztliche Hochschule in Hannover daran forscht und hierzu gerade ein Forschungs-vorhaben läuft [Projektdatenbank [7]: FKZ 22017612 und 22017612, Laufzeit:

1.9.2012-31.08.2015]. Geplant ist der Aufbau einer zweistufigen Technikums-anlage.

3 Vorgehensweise und Methoden3.1 Versuche zum Abbau der Struktur-polymere zu MonomerenZunächst wollte ich in vergleichenden Versuchen herausfinden, ob und wie schnell sich die Strukturpolymere Cellu-lose, Hemicellulose und Lignin zu ihren Monomerbausteinen spalten lassen. Hier-für setzte ich isolierte Enzyme ein und verglich diese mit frischem Pansensaft. Als

Abb. 7: Ausschnitt aus Ligninstruktur [nach 17], enzymatischer Ligninabbau.

Abb. 8: Verdauungssystem einer Kuh [nach 2].

Tab. 2: Abbauleistung einer Kuh und einer Biogasanlage im Vergleich (Daten aus [8,15]).

Parameter Kuh (Pansen) Biogasanlage

Celluloseabbau durch Pansenflora (sehr effizient) Gülle aus Dickdarm (sehr gering)

Raumbelastung /Tag bis 200 kgoTS/m3

(20 goTS/100 ml) 0,5-5 kgoTS/m3

Verweilzeit in Tagen ca. 3 25-100

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Substrat setzte ich Weizenstroh mit einem Cellulosegehalt von 40 Prozent ein. Da dieses auch hohe Anteile an Hemicellulo-se (28 Prozent) und Lignin (10 Prozent) enthielt, untersuchte ich als Modellsubs-trate neben kristalliner Cellulose (Papier-streifen) auch Xylan und Lignin.

3.1.1 Vorbehandlung von StrohFür alle Versuche wurde gehäckseltes Stroh eingesetzt, das mit einer Moulinette auf kleiner 1,65 mm gemahlen und mit dem Digitalmikroskop VXH-2000 (Fir-ma Keyence) vermessen wurde. Durch Trocknung bei 105 °C über 24 h wurde ein Trockensubstanz (TS)-Gehalt von 92,5 Prozent ermittelt, der oTS-Gehalt (550 °C über 2 h) lag bei 91,6 Prozent.Neben der mechanischen Vorbehandlung kann auch eine thermische Vorbehand-lung helfen, um Lignin und Hemicellulo-se von den Celluloseketten zu lösen und die Biogasausbeute aus Stroh zu erhöhen. Aus diesem Grund wollte ich das Verfah-ren der Thermodruck-Hydrolyse (TDH) in meine Versuche aufnehmen. Zur Her-stellung des TDH-Strohs nutzte ich einen Dampfdrucktopf als Reaktionsgefäß und kochte darin 10 g Stroh in 1 Liter Wasser für 60 min. Durch den Überdruck von ca. 1 bar werden Temperaturen von 120 °C erreicht.

3.1.2 Auswahl der EnzymeDa die Hersteller gleiche Enzyme mit unterschiedlichen Enzymaktivitäten anbieten und die Präparate meist Begleit- enzyme mit weiteren Spaltaktivitäten haben, wurden mehrere Enzyme ausge-wählt, die in Tab. 3 zusammengestellt

sind. Neben 4 Pilzcellulasen setzte ich ein Enzympräparat (Novaplus) ein, das für den Abbau cellulosehaltiger Biomasse in Biogasanlagen entwickelt wurde und auch Xylan spaltet. Um auch Aussagen zum Lig- ninabbau treffen zu können, wurde eine Laccase einbezogen, die Lignin oxidativ spaltet.

3.1.3 PansensaftDer Pansensaft wurde von der Medizin- ischen Tierklinik der Universität Leip-zig bereitgestellt, die für ernährungsphy-siologische Untersuchungen zwei Kühe mit einem künstlichen Pansenzugang (Fistel) zur Probenentnahme ausgestat-tet hat. Der Pansensaft (aus Jersey-Rind 12 Stunden nach Fütterung entnom-men, pH 5,8) wurde unter N2-Begasung (Vermeidung O2-Eintrag) in mehrere 2,5 l-Doppelmantelreaktoren umgefüllt und bei 39 °C kultiviert. Um die Aktivi-tät der Pansenorganismen über mehrere Monate aufrecht zu erhalten, wurde dem Pansensaft zerkleinertes Heu zugesetzt (4 gTS l

-1 d-1). Für die Versuche wurde je nach Bedarf ein Teil des Pansensaftes ent-nommen und durch frisch hergestelltes Nährstoffmedium ersetzt.

3.1.4 Versuchsaufbau und Durchfüh-rungAls Versuchsgefäße wählte ich kleine Glas-fläschchen (20 ml), in denen ich die Ab-bauaktivitäten beobachten und unterein-ander vergleichen konnte. Alle Versuche erfolgten in Dreifachbestimmung nach folgender Prozedur: In 18 ml Sörensen-Puffer (pH = 5,1) wurden 200 mg Sub-strat und 5 mg Enzym/-mischung einge-

füllt. Die Glasfläschchen wurden gasdicht verschlossen (Ausnahme Laccase, die O2 benötigt) und in einem Tischinkubator bei 39 °C (Temperaturoptima vieler En-zyme, Pansentemperatur) für sieben Tage temperiert. Der Laccaseversuch wurde bei 25 °C (Temperaturoptimum) und 39 °C durchgeführt. Die Bewertung erfolgte täglich visuell und nach Versuchsende über die Bestimmung der Abbauproduk-te Glucose und Xylose. Den Glucosege-halt habe ich mit einem einfachen Test- stäbchen-Reflektometer (Reflectoquant®-System) bestimmt, das durch Messung des am Teststäbchen reflektierten Lichts quantitative Aussagen zum Glucosege-halt gestattet (1 mg Genauigkeit). Die Bestimmung von Xylose und Glucose im Spurenbereich war hiermit nicht möglich und wurde mit Hilfe eines HPLC-Gerätes (RI-Detektor, SphereClone NH2-Säule) durchgeführt.

3.2 Versuche zur Vergärung von StrohIm zweiten Teil des Projektes untersuchte ich den Abbau des Strohs zu Biogas. Mein Ziel war es herauszufinden, ob sich Stroh mit Pansensaft auch außerhalb des Kuh-magens vergären lässt. Ich stellte mir hier-bei auch die Frage, ob durch eine enzy-matische oder thermische Vorbehandlung der schwer vergärbare Cellulose-Anteil im Stroh besser aufgespalten werden kann, so dass höhere Biogasausbeuten erzielt wer-den können.

3.2.1 Versuchsaufbau und Durchfüh-rungDie Versuche wurden mit gehäckseltem Stroh in 0,5 l Eudiometer-Batch-Fermen-

Tab. 3: Eigenschaften der eingesetzten Enzyme (*Die Enzymaktivität wird in Unit (U in µmol.min-1) oder Katal (kat in mol.s-1) angegeben. Unit bezeich-net die Menge eines Enzyms, die unter Standardbedingungen innerhalb einer Minute 1 µmol Substrat umsetzt.

Name des EnzymsHauptenzyme

(Enzymaktivität in U/mg)*Temperatur

optimaler pH- Bereich

katalysierte Reaktion

Cellulase aus Trichoderma reesei Endo-1,4-β -Gluconase (0,8) u.a. 37 °C 5 Spaltung zu Oligomeren,

Cellubiose und GlucoseCellulase aus

Trichoderma viride Endo-1,4-β -Gluconase (1) u.a. 40 °C 4 Spaltung zu Oligomeren, Cellubiose und Glucose

Cellulase Onozuka aus Trichoderma

Cellulase (1)Hemicellulase (1)α-Amylase (0,8 )

40 °C37 °C25 °C

4,55,56

Spaltung zu Glucose und anderen Zuckerarten

Cellulase aus Aspergillus niger Endo-1,4-β -Gluconase (1,0) 37 °C 5,0 Spaltung zu Oligomeren

Xylanase-Cellulase (Novaplus)

Endo-β -Xylanase (400)β -Glucanase (0,9)

30-70 °C 4,5-7 Spaltung zu Xylose, Mannose…, Glucose

Laccase aus Trametes versicolor

p-Diphenol-Oxidase (0,82) 25 °C 6 Oxidation von Lignin zu aromatischen Alkoholen

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tern (1,1 g Stroh je 100 ml Pansensaft) als Doppelbestimmung durchgeführt und mit Gülle (100 ml) als traditio-nellem Impfschlamm und Biogassub- strat verglichen. Das Reaktionsgefäß der Eudiometer-Apparatur, welches Substrat und Impfmaterial enthält, ist verbunden mit einer mit Sperrflüssigkeit (NaCl-Lö-sung, angesäuert mit 5 Vol.-% H2SO4) gefüllten skalierten Glassäule (Abb. 9). Das gebildete Biogasvolumen kann hier abgelesen werden. Über einen Gasauslass erfolgt die Messung der Gaszusammenset-zung mit Hilfe eines portablen Biogasana-lysators (BM2000 Biogas Monitor). Als Kontrolle wurden Gülle und Pansensaft (ohne Substrat) mitgeführt und die Gas-mengen ermittelt. Durch Subtraktion der Kontrollwerte kann die Biogasausbeute der jeweiligen Substrate ermittelt werden. Da das Gasvolumen in Abhängigkeit von Druck und Temperatur schwankt, wurden die ermittelten Werte auf Normvolumen umgerechnet (DIN 1343: Normtempe-ratur 273,15 K oder 0 °C, Normdruck 101325 Pa oder 1013,25 mbar). Die Be-stimmung der Zucker erfolgte wie unter

3.1 beschrieben. Der Gehalt der Fettsäu-ren wurde mit einem Gaschromatograph (FID, Stabilwax DA-Säule) ermittelt.

4 Ergebnisse und Diskussion4.1 Untersuchungen zur Effektivität unterschiedler CellulasenMit den Cellulase-Enzympräparaten wur-de zunächst ein Vorscreening mit Filterpa-pierstreifen (Cellulose) durchgeführt und durch visuelle Beurteilung der Enzym-Aktivität eine Vorauswahl für weitere Ver-suche getroffen (Tab. 4). Die Vorversuche haben gezeigt, dass der schnellste Abbau der Cellulosestreifen mit der Cellulase aus Trichoderma reesei und dem Cellulase-Xy-lanase-Präparat Novaplus gelingt. Daher wurden diese beiden Cellulasen für die weiteren Versuche eingesetzt.

4.2 Untersuchungen zum Abbau der Strukturpolymere zu MonomerenMit diesen Untersuchungen wollte ich herausfinden, wie effektiv sich Cellulose, Hemicellulose (Xylan), Lignin und Stroh enzymatisch zu ihren Monomerbaustei-nen abbauen lassen. Die Ergebnisse zum

Abb. 9: Versuchsapparatur nach DIN 38 414-8 (Gasvolumenmessung mit Eudiometerrohr).

Tab. 4: Vorscreening der Enzyme mit Cellulaseaktivitäten (nur 2 Versuche der Dreifachbestimmung dargestellt).

EnzymBeobachtungen

Ergebnis0 h 48 h 120 h 144 h 168 h 192 h 216 h

Kontrolleohne Enzym

kein Aufweichen

der Cellulose-strukturen

Cellulase Trichoderma

reesei

sehr schneller und vollstän-diger Abbau

Cellulase Trichoderma

viride

vollständiger Abbau, lang-samer als mit T. reesei-Cell.

Cellulase Onozuka Tricho-

derma viride

unvollständi-ger Abbau

Cellulase Aspergillus niger

kein Abbau

Cellulase- Xyla-nase (Novaplus)

schneller und vollständiger

Abbau

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Tab. 5: Ergebnisse der Vorbehandlung von zerkleinertem Stroh im Vergleich zu thermodruckvorbehandeltem Stroh sowie den Einzelsubstraten Cellu-lose (Filterpapier), Xylan (hellbeiges Pulver) und Lignin (schwarzes Pulver).

Substrat EnzymeBeobachtungen

ErgebnisAbbauprodukte

[mg/ml]0 h 24 h 48 h 72 h 96 h 7 d

Cellulose

Cellulasesich auflösender Cellulosestreifen,

nach 4 Tagen SuspensionGlucose: 11

Novaplussich auflösender Cellulosestreifen,

nach 5 Tagen SuspensionGlucose: 9

Pansensaftsich auflösender Cellulosestreifen,

nach 5 Tagen SuspensionGlucose: 0

Xylan (Hemicellulose)

Novaplusklare Lösung, keine sichtbare

VeränderungXylose: 7,3

PansensaftTrübung durch Pansensaft,

keine sichtbare VeränderungGlucose: 0Xylose: 0

Lignin

Laccase25 °C / 39 °C

(keine Un-terschiede)

sehr dunkle Lösung, keine sichtbare Veränderung

PansensaftLösung dunkler als reiner Pansen-saft, keine sichtbare Veränderung

Stroh

CellulaseSchwimmschicht, keine erkenn-baren Strukturveränderungen am

Substrat, Lösung wird gelb

Glucose: 0,1 Xylose: 0,28

Novaplus analog CellulaseGlucose: 0,1Xylose: 0,24

Enzymmix: Cellulase Novaplus

analog CellulaseGlucose: 0,2Xylose: 0,24

Pansensaft analog CellulaseGlucose: 0,9Xylose: 0,24

Kontrolle in Puffer

Schwimmschicht, keine erkenn-baren Strukturveränderungen am

Substrat, klare farblose Lösung

Glucose: 0Xylose: 0

TDH-Stroh siehe Strohkeine erkennbaren Unterschiede zu Versuchen mit Stroh ohne

TDH-Behandlung (daher nicht dargestellt)

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Substrat Stroh

GÜLLE PANSEN

Biogas- ausbeute [mlN/goTS]

CH4- Gehalt [%]

(l/kgoTS)

flüchtige Fettsäuren

[mg/l]

Glucose [mg/l]

Biogas- ausbeute [mlN/goTS]

CH4- Gehalt [%]

(l/kgoTS)

flüchtige Fettsäuren

[mg/l]

Glucose [mg/l]

Kontrolle (ohne

Enzym)182,0 59,5 (108,3) 456 0 244,0 55,4 (135,2) 701 1

+ Cellulase 272,0 58,4 (158,8) 14733 0 329,0 56,6 (186,2) 2477 0

+ Novaplus 319,5 57,8 (184,7) 3685 2 335,0 58,1 (194,6) 4032 0

+ Cellulase + Novaplus

329,1 58,1 (191,2) 3858 1 366,3 56,7 (207,7) 4419 0

Kontrolle (TDH ohne

Enzym)

243,5 58,6 (142,7) 809 0 306,5 56,5 (173,2) 1120 0

TDH + Cellulase

275,2 59,3 (163,2) 2644 1 323,2 57,2 (184,9) 2764 0

TDH + Novaplus

290,0 56,4 (163,6) 3313 0 330,4 57,2 (189,0) 3473 1

TDH+ Cellulase

+ Novaplus320,0 56,2 (179,8) 4010 0 380,0 55,1 (209,4) 4108 0

Tab. 6: Ergebnisse zur Vergärung von Stroh mit Pansensaft im Vergleich zu Gülle (Doppelbestimmung).

enzymatischen Abbau mittels Cellulase aus Trichoderma reesei, Novaplus und Pan-sensaft sind in Tab. 5 (Seite 47) zusam-mengestellt. Nach Versuchsende wurde der mit dem Puffer eingestellte pH-Wert geprüft, der in allen Ansätzen konstant bei 5 blieb.

4.2.1 Abbau der Modellsubstrate Cellu-lose, Xylan und LigninDie enzymatische Hydrolyse von Cellu-lose zu Glucose mit Hilfe von Cellulasen konnte ich gut am langsamen Auflösen der Cellulosestreifen beobachten. Nach sieben Tagen wurde in der Lösung Gluco-se als Abbauprodukt nachgewiesen.

Im Versuchsansatz mit Cellulase konn-ten 11 mg/ml Glucose ermittelt werden. Bezogen auf die eingesetzte Cellulose-menge (200 mg in 18 ml Puffer, Mas-senkonzentration pCellulose = 11,11 mg/ml, pCellulose= mCellulose/ VPuffer) erfolgte hier ein nahezu 100 prozentiger Abbau der Cel-lulose zu Glucose (pGlucose= 11 mg/ ml).Mit dem Enzymmix Novaplus, der aus Xylanase und Cellulase besteht, wurde der Cellulosestreifen zu 81 Prozent zu Glucose abgebaut (pGlucose= 9 mg/ml). Die Cellulase aus Trichoderma reesei katalysiert also die Hydrolyse von reiner Cellulose

effektiver als der Enzymmix Novaplus.Im Ansatz mit Pansensaft konnte ich nach sieben Tagen keine Glucose nachweisen. Das könnte daran liegen, dass die aus den Celluloseoligomeren entstehende Gluco-se vom Pansensaft gleich weiter vergoren wird, da die Gläschen luftdicht verschlos-sen wurden. Hierfür spricht meine Beob-achtung, dass beim Öffnen der Gläschen nach Versuchsende mit einem Zischen Gase entwichen sind.

Die enzymatische Hydrolyse von Xylan zu Xylose mit der Xylanase Novaplus (Mo-dellsubstrat für den Hemicelluloseabbau) konnte visuell nicht verfolgt werden, da sich Hemicellulose im Puffer gelöst hat. Mittels HPLC konnte ich nach sieben Ta-gen in der Lösung 7,3 mg Xylose nachwei-sen, was einem Abbau von ca. zwei Drit-teln des eingesetzten Xylans entspricht.

Im Pansensaft-Ansatz war Xylose nicht nachweisbar und Glucose nur in Spuren vorhanden. Dies spricht, wie bei Cellu-lose beobachtet, für den schnellen Wei-terabbau des Substrates. Der Abbau von Lignin, das im Puffer als braune Lösung vorliegt, lässt sich nach Literaturangaben durch allmähliche Entfärbung verfol-gen. Da in meinen Versuchen mit Lac-

case und Pansensaft keine Veränderung der Farbe zu beobachten war, nehme ich an, dass kein oder nur ein geringer Abbau stattgefunden hat. Der Grund hierfür könnte im geringen O2-Eintrag in dem Reaktionsgefäß liegen. Laccasen sind Polyphenoloxidasen, die Sauerstoff für den oxidativen Abbau benötigen (s. Kap. 2.3).

4.2.2 Abbau der Strukturpolymere im StrohMit zerkleinertem Stroh als Substrat war bei Versuchsstart zunächst eine Schwimm-schicht vorhanden, die sich im weiteren Versuchsverlauf auf den Boden des Re-aktionsgefäßes absenkte. Am Stroh waren keine Strukturveränderungen erkennbar. Die HPLC-Bestimmung von Glucose und Xylose nach sieben Tagen ergab für die Enzymansätze nur geringe Konzent-rationen, was auf einen beginnenden Ab-bau schließen lässt. Dass Xylose immer in höheren Konzentrationen nachgewiesen wurde, bestätigt den leichteren Abbau der Hemicellulosen. Als Fazit bleibt fest-zuhalten, dass die Strukturpolymere Cel-lulose und Xylan im Stroh aufgrund ihres festen Verbundes mit Lignin wesentlich langsamer angegriffen werden. Auch mit Pansensaft ist ein Abbau der Strukturpo-

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Abb. 10: Verlauf der Biogasausbeuten aus Stroh mit Gülle als Inokulum a) Stroh ohne Vorbehandlung b) TDH vorbehandeltes Stroh.

Abb. 11: Verlauf der Biogasausbeuten aus Stroh mit Pansensaft als Inokulum a) Stroh ohne Vorbehandlung b) TDH vorbehandeltes Stroh.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

No

rm-

Gas

bild

un

g[m

lN/g

OTS

]

Versuchszeit [d]

Kontrolle (ohne Enzym)

+ Cellulase

+ Novaplus

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+ Cellulase

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+ Cellulase + Novaplus

lymere im Stroh erkennbar. Die höheren Glucosegehalte weisen auf einen etwas schnelleren Abbau gegenüber isolierten Enzymen hin. Vergleicht man den Abbau von Stroh und den Modellsubstraten mit Pansensaft, so stellt man fest, dass nur bei den langsam abbaubaren Strukturpolyme-ren im Stroh Glucose und Xylose nachge-wiesen werden konnten. Eine plausible Erklärung ist, dass die Modellsubstrate leichter abbaubar sind und die gebilde-ten Zucker daher schneller zu Fettsäuren und Gasen weiterreagieren können. Das ist auch in Biogasanlagen und im Pansen der Kuh der Fall, die bei schnell abbauba-ren Kohlenhydraten wie Stärke versäuern (Pansenacidose) und dann mit faserrei-chen Substraten gefüttert werden [6, 8]. Durch eine TDH-Behandlung des Strohs konnten geringfügig höhere Zuckerwerte ermittelt werden.

4.3 Versuche zur Vergärung von StrohZiel dieser Versuche war es herauszufin-den, ob sich Pansenorganismen auch au-ßerhalb der lebenden Kuh zur Vergärung von Stroh zu Biogas nutzen lassen. Ich stellte mir hierbei auch die Frage, ob durch eine enzymatische oder thermische Vorbe-

handlung der schwer vergärbare Cellu-lose-Anteil im Stroh besser aufgespalten werden kann, so dass höhere Biogasaus-beuten erzielt werden können. Hierfür wurden die Hydrolyseansätze des enzyma-tischen Abbaus (Kap. 4.2.1) als Substrat für die Vergärung genutzt (mit Ausnahme der aerob arbeitenden Laccase).

Um die Wirksamkeit der Pansenorganis-men beurteilen zu können, wurde Gülle, die traditionell als Impfschlamm in Bio-gasanlagen eingesetzt wird, vergleichend untersucht. Nach neun bis zehn Tagen kam die Gasbildung in allen Versuchen zum Erliegen. Glucose konnte nur in geringen Mengen nachgewiesen werden, was für eine Weitervergärung zu Biogas spricht. Der pH-Wert in den Fermen-tern mit Gülle sank von 7,8 (Start) auf Werte um pH 7 (Versuchsende), was auf die zunehmende Bildung von Fettsäuren hinweist. Etwas höhere Säuregehalte wur-den bei den Vergärungen mit Pansensaft nachgewiesen. Ursache hierfür könnte der schnellere Abbau des Strohs mit den Mik-roorganismen im Pansensaft im Vergleich zu den Güllebakterien sein. Der pH-Wert bei diesen Versuchen war mit 6,5 etwas

niedriger. Ich konnte feststellen, dass aus Stroh mit Pansen als Inokulum stets ein deutlich höherer Gasertrag erreicht wurde als mit Gülle (Abb. 10 und 11). Die er-mittelten Methangehalte lagen mit Gülle bei 56-59 Prozent und mit Pansensaft bei 55-58 Prozent. Die Methanausbeuten, die sich aus Biogasausbeute und Methange-halt ergeben, waren bei der Vergärung mit Pansensaft höher. Die höchsten Metha-nausbeuten wurden nach enzymatischer Vorbehandlung mit dem Enzymmix Cel-lulase/Novaplus erzielt. Eine vorgeschalte-te Thermodruckhydrolyse führte zu keiner weiteren Steigerung, so dass aus meiner Sicht eine enzymatische Vor-behandlung von Stroh und im Anschluss daran eine Vergärung in Pansensaft zu empfehlen ist. In Abb. 12 und Abb. 13 sind die erzielten Biogas- und Methanausbeuten aus Stroh mit Gülle und Pansensaft als Inokulum gegenübergestellt.

Aus den durchgeführten Versuchen lassen sich folgende Schlussfolgerungen ableiten:• Mit Pansensaft als Inokulum werden

stets höhere Biogaserträge erzielt als mit Gülle.

• Die Vergärung von unbehandeltem

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Stroh mit Pansensaft liefert um mehr als 30 Prozent höhere Biogaserträge (244 mlN/goTS) im Vergleich zu Gülle (182 mlN/goTS).

• Durch eine Thermodruck-Vorbehand-lung kann die Biogasausbeute mit Pan-sensaft und Gülle um 25-30 Prozent im Vergleich zu unbehandeltem Stroh erhöht werden (Pansensaft 306,5 mlN/goTS, Gülle 243,5 mlN/goTS).

• Durch enzymatische Vorbehandlung des Strohs kann der Biogasertrag fast verdoppelt werden (Pansensaft: 329-366 mlN/goTS, Gülle: 272-329 mlN/goTS).

• Eine enzymatische Vorbehandlung ist effektiver als die durchgeführte Thermo-druckvorbehandlung (1 bar, 120 ° C).

• Der Methangehalt im Biogas liegt im-mer über 55 Prozent und damit deutlich höher als im Pansen des Tieres mit ca. 20 bis 40 Prozent Methan [6].

In ersten Versuchen mit einer Steigerung des Substratanteils von 11 g/l auf bis zu 100 g/l Pansensaft erhöhte sich die Bio-gasausbeute proportional, Hemmungen der Biogasbildung waren nicht feststell-bar. Um das mögliche Einsparpotenzial bei Nutzung von Pansen als Inokulum ab-schätzen zu können, habe ich die Kosten auf Basis der Methanausbeuten kalkuliert (Abb. 14). Die Kosten für die enzyma-tische Vorbehandlung wurden hierbei vernachlässigt, da die Enzyme nur in ka-talytischen Mengen zugesetzt werden. Ich konnte feststellen, dass sich die Kosten zur Erzeugung von 1 kWh Strom von 0,08 € (Gülle) auf weniger als 0,06 € bei Einsatz von Pansen senken lassen, das entspricht einer Einsparung von 25 Prozent der Kosten im Vergleich zu Gülle. Gegenwär-tig nutzen die meisten Biogasanlagen in Deutschland Mais als Substrat. Für Mais werden Herstellungskosten von 0,10 €/kWh angenommen [21], bezogen darauf wäre eine Vergärung von Stroh mit Pan-sensaft theoretisch sogar um 40 Prozent kostengünstiger.

5 FehlerbetrachtungDie ermittelten Werte müssen im Zusam-menhang mit möglichen Fehlerquellen betrachtet werden. Dies könnten sein:• Bei den Vergärungen konnte ich aus

zeitlichen Gründen nur eine Doppel-bestimmung durchführen. Hier hätte mindestens eine Dreifachbestimmung erfolgen müssen, um auch mögliche Schwankungen in der Aktivität der In-okula (Pansensaft, Gülle) ausgleichen zu können.

• Der im Pansensaft gemessene pH-Wert lag mit 5,8 unterhalb des pH-Opti-mums, welches in der Literatur mit 6,5 angegeben wird [15]. Da Methanbild-ner einen pH-Wert um 7 bevorzugen, könnte deren Aktivität möglicherweise gehemmt gewesen sein.

• Die Ergebnisse wurden im Labor mit geringen Mengen erzielt. Eine Über-tragbarkeit in einen größeren Maßstab ist zur Bestätigung erforderlich.

Abb. 12: Erzielte Biogasausbeuten aus Stroh mit Gülle oder Pansensaft als Inokulum.

Abb. 13: Erzielte Methanausbeuten aus Stroh mit Gülle oder Pansensaft als Inokulum.

Abb. 14: Kostenkalkulation zur Stromerzeugung aus Stroh im Vergleich zu Mais.

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+ Cellulase + Novaplus + Cellulase+ Novaplus

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ohne Thermodruckhydrolyse mit Thermodruckhydrolyse

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Gülle Pansen

el. Wirkungsgrad eines BHKW: 38%

Stroh 150 m3CH4/t

Vergärungmit Gülle Energiegehalt :

1491 kWhCH4: 9,94 kWh/m3 Strommenge:

567 kWhKosten je kWh: 0,079 €

Kosten: 45 €/tStroh

el. Wirkungsgrad eines BHKW: 38%

209 m3CH4/t

Vergärungmit Pansensaft Energiegehalt :

2077 kWhCH4: 9,94 kWh/m3 Strommenge:

789 kWhKosten je kWh: 0,057 €

Kosten: 45 €/tStroh

el. Wirkungsgrad eines BHKW: 38%

Mais 300 m3CH4/t

Vergärungmit Gülle Energiegehalt :

2982 kWhCH4: 9,94 kWh/m3 Strommenge:

1133 kWhKosten je kWh: 0,10 €

Kosten: 113 €/tMais

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Quellenverzeichnis

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6 Zusammenfassung und AusblickIm Rahmen des Projektes konnte ich zei-gen, dass Pansenorganismen effektiver als Gülleorganismen Cellulose haltige Sub-strate wie Stroh zu Biogas abbauen und dass durch enzymatische Vorbehandlung des Strohs mit Cellulase aus Trichoder-ma reesei und/oder dem Enzympräparat Novaplus (Cellulase-/Xylanase-Aktivität) bis zu 50 Prozent höhere Biogas- und Me-thanausbeuten erzielt werden können.

In ersten Versuchen zur Steigerung des Substratanteils von 11 g/l Pansensaft auf 100 g/l konnte die Biogasausbeute pro-portional erhöht werden. Um die erziel-

ten Ergebnisse zur Vergärung Cellulose haltiger Substrate mit Pansensaft als In-okulum zukünftig in der Praxis anwenden zu können, werden gegenwärtig weitere Versuche zur Substratsteigerung und zur kontinuierlichen Vergärung mit Pansen-saft durchgeführt.

Mein Fazit ist, dass sich die Cellulosespal-tung mit Pansensaft auch für die Biogas-gewinnung außerhalb der lebenden Kuh erschließen lässt. Da sich die Aktivität der Pansenorganismen mit Hilfe eines Nähr-stoffmediums auch über längere Zeit in einem Fermenter aufrecht erhalten lässt, könnte der „Clou mit der Kuh“ zukünftig

auch in Pflanzenvergärenden Biogasanla-gen Anwendung finden.

DanksagungMein besonderer Dank gilt meinem Be-treuer und Biologielehrer Torsten Polity. Des Weiteren möchte ich mich sehr herz-lich bei der Firma Verbio AG in Zörbig für das stetige Interesse am Projekt sowie die großzügige Unterstützung mit Infor-mationen, Hinweisen und Sachspenden bedanken. Ebenso danke ich der Medizi-nischen Tierklinik der Universität Leipzig für die Bereitstellung des Pansensaftes so-wie bei allen Personen, die mein Projekt unterstützt haben.

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1 EinleitungKunststoffe stellen in unserer Umwelt ein stetig wachsendes Problem dar. Al-lein in den letzten 20 Jahren hat sich die Menge an weltweit produzierten Kunst-stoffverpackungen verdoppelt. Der Pro- Kopf-Verbrauch in Deutschland liegt bei etwa 33 Kilogramm pro Jahr [1].

Kunststoffe sind synthetisch hergestellte Polymere, die viele verschiedene Vertre-ter haben wie z. B. Polysterol, Polyoxy-methylen, Polyamid [5]. Sie alle zählen zu den Kohlenwasserstoffen. Einer dieser synthetischen Polymere ist Polyethylen. Dieses ist für Mikroorganismen schwer abbaubar, weil es keine enzymatischen Angriffspunkte, wie z. B. Alkohole (Hy-droxylgruppe), organische Säuren (Car-boxylgruppe), oder andere funktionelle Gruppen bietet (siehe Abb. 1). Aufgrund dieser Tatsachen ist unter den Kunststof-fen wohl das Polyethylen eines der größ-ten Herausforderungen für die Umwelt.

Da Mikroorganismen jedoch auch sehr vielseitig sind und sich der Umwelt an-passen, liegt die Überlegung nahe, ob es schon welche gibt, die Polyethylen abbauen können. Zahlreiche Forscher-gruppen beschäftigen sich bereits mit diesem überaus komplexen und vielsei-tigen Thema. Die Forscher des Depart-ment of Molecular Biophysics and Bio-chemistry der Yale University konnten beweisen, dass es für einige Pilze mög-lich ist, Polyurethane als einzige Kohlen-stoffquelle zu nutzen [7].

Die Ähnlichkeit der Molekülstruktur zwischen dem Polyethylen und seinem Ausgangsstoff Erdöl war der Anlass, für die Untersuchungen Mikroorganismen auszuwählen, die ähnliche Strukturen wie Polyethylen oder andere Erdölpro-dukte abbauen können. Internetrecher-chen ergaben, dass die Organismen Can-dida maltosa, Alcanivorax borkumensis, Rhodococcus ruber [8] und Pestalotiopsis

microspora [7] diese Voraussetzungen bieten. Über die Kultivierungsversuche wurde zunächst das Wachstumsverhalten der Mikroorganismen mit Polyethylen als einzige Kohlenstoffquelle beobachtet. Darauf folgend wurden optische Beweise für einen Kunststoffabbau gesucht.

2 Material und MethodenAlle Mikroorganismen wurden bei der

Untersuchungen zum Abbau von Polyethylen durch Mikroorganismen

Die Plastikverschmutzung in den Meeren stellt ein stetig wachsendes Problem für dieses Ökosystem dar. Das Ziel der Arbeit ist zu überprüfen, ob die Mikroorganismen Rodococcus ruber, Pestalotiopsis mikrospora, Candida maltosa und A. borkumensis, Polyethylen abbauen können. Die Ergebnisse zeigen, dass die verwendeten Mikroorganismen in der Lage sind, in nährstoffarmen Umgebungen mit Polyethy-len zu wachsen.

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Finn Sombrutzki, *1996Robin Hertel, *1995

Elly-Heuss-Knapp-Schule,Neumünster

Eingang der Arbeit: September 2014 Zur Veröffentlichung angenommen: März 2015

Hunger auf Kunststoff

Abb. 1 Strukturformel des Grundgerüstes von Polyethylen.

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DSMZ [2] bestellt. Aufgrund seiner marinen Herkunft erfolgte eine Kon-zentration auf A. borkumensis. Es sollte untersucht werden, ob er unter mög-lichst naturnahen Bedingungen Poly-ethylen abbaut. Deswegen wurde dieses Bakterium in einem Fermenter mit au-toklaviertem Meerwasser kultiviert. Mit Hilfe des Rasterelektronenmikroskops wurden optische Hinweise für einen Kunststoffabbau gesucht.

2.1 Anzucht und Archivierung der Mi-kroorganismenDie vier Stämme wurden in Nährbouil-lons überführt. Jeder Mikroorganismus wurde in seinem spezifischen Nährme-dium (siehe Tab. 1), entsprechend der DSMZ-Empfehlung, kultiviert. Diese Kulturen wurden für alle weiteren Ver-suche verwendet.

2.2 Wachstumsversuche in einer Ben-zin/Diesel AtmosphäreUm die Mikroorganismen langsam auf längere Kohlenwasserstoffketten vorzubereiten, wurden sie in einer mit Diesel bzw. Benzin angereicherten At-mosphäre in einem Minimalmedium inkubiert. Diese Atmosphäre wurde in einem Exsikkator hergestellt (siehe Abb. 2). Die Minimalmedien enthielten alle Nährstoffe der Medienempfehlung der DSMZ [2] für die jeweiligen Mikroor-ganismen, auf die Kohlenstoffquellen wurde verzichtet. Die Mikroorganismen wurden sozusagen „gezwungen“, Diesel bzw. Benzin als Kohlenstoffquelle zu nutzen, da sie keine alternative Kohlen-stoffquelle zur Verfügung hatten.

Sie wurden zusammen mit Becherglä-sern, die Benzin bzw. Diesel enthielten, in die Exsikkatoren gestellt. Das heißt, es gab zwei verschiedene Ansätze: einen mit einer benzinhaltigen Atmosphäre und einen mit einer dieselhaltigen At-mosphäre. Zur Kontrolle, ob die Mikro-organismen überhaupt in einer solchen Umgebung überleben können, wurden sie auf dem entsprechenden Agar, einem Vollmedium, ausplattiert. Diese Platten wurden mit den anderen Erlenmeyer-kolben in der Kraftstoffumgebung in-kubiert. Nach drei Wochen wurde dann der Versuch zum Kunststoffabbau (siehe 2.3) gestartet. Als Negativkontrolle gab es noch eine Kultur (Vollnährmedium), die bei Raumtemperatur geschüttelt wurde.

2.3 Wachstumsverhalten der Mikro-organismen mit PE als Kohlenstoff-quelleFür die Kunststoffabbauuntersuchungen wurde handelsübliche Polyethylen-Klar-sichtfolie verwendet. Sie hat den Vorteil, eine große Oberfläche aufzuweisen und sehr dünn zu sein. Von den Kulturen aus den Exsikkatoren wurde dann je-weils 1 ml aus den Minimalmedien und 0,1 ml aus den Kulturen aus den Voll-nährmedien entnommen und in ein Re-agenzgefäß mit Minimalmedium gege-ben. Bei P. mikrospora hatte sich in den Vorkulturen ein Myzel gebildet, weshalb

in diesem Fall vom Myzel ein Stückchen mithilfe einer Impföse überführt wurde. (vgl. Tab. 2).

Bevor der Kunststoff in die Reagenzge-fäße gegeben werden konnte, musste si-chergestellt werden, dass keine anderen Mikroorganismen mit hinein gelangen können. Dafür wurden die Kunststoff-stücke eine Stunde in 70 % Ethanol ein-gelegt, um sie zu sterilisieren. Danach wurden diese nacheinander unter der Sterilwerkbank in drei sterile Gläser mit autoklaviertem demineralisiertem Was-ser überführt, um Ethanol zu entfernen

Abb. 2: Aufbau der Exsikkatoren zum Herstellen einer Diesel- bzw. Benzinatmosphäre, in welchen die Mikroorganismen A. borkumensis, P. mikrospora, C. maltosaund R. ruber auf Platten mit Vollnährmedi-um in Hinblick auf ihrer Verträglichkeit gegenüber der Atmosphäre und in Minimalmedien in Hinblick auf den Abbau von Diesel bzw. Benzin untersucht werden. Weiteres Ziel war die Angewöhnung an lange Kohlenwasserstoffe.

Tab. 1: Zur Anzucht der Mikroorganismen verwendete Nährmedien, genaue Rezeptur siehe [2].

Tab. 2: Die 12 verschiedenen Proben, die in die Reagenzgefäße gegeben wurden.

Mikroorganismus Nährmedium

P. microspora M90

A. borkumensis M809

C. maltosa M129

R. ruber M65

Mikroorganismus (MO)

MO in Minimal-medium unter

Benzinatmosphäre

MO in Minimal-medium unter

Dieselatmosphäre

MO in Vollnährme-dium aus dem

Inkubator

P. mikrospora Probe 1 Probe 2 Probe 3

R. ruber Probe 4 Probe 5 Probe 6

C. maltosa Probe 7 Probe 8 Probe 9

A. borkumensis Probe 10 Probe 11 Probe 12

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(siehe Abb. 3). Dies war notwendig, um zu vermeiden, dass Ethanol die Mikroor-ganismen im Reagenzgefäß abtötet.

2.4 Die Fermentation von A. borku-mensisA. borkumensis wurde in drei Fermentern (siehe Abb. 4) kultiviert. Diese Fermen-ter bestehen aus einem Glasgefäß mit Schraubverschluss und mehreren Öff-nungen im Deckel. Ein magnetischer Rührer sorgte für eine gute Durchmi-schung. Durch die eine Öffnung wurde ein Schlauch in die Bouillon gehängt, der über einem Sterilfilter mit einer Aquarienpumpe verbunden war, sodass eine ständige Sauerstoffzufuhr gewähr-leistet war. Ein Fermenter enthielt ein Vollmedium, in den beiden anderen war autoklaviertes Ostseewasser mit Kunst-stofffolie bzw. Diesel. In einem vierten Fermenter wurde nicht autoklaviertes Ostseewasser mit Kunststofffolie als Ne-gativprobe kultiviert (siehe Tab. 3). Zum Ansetzen der Fermenter wurden diese zunächst mit 800 ml Medium befüllt, danach wurden die drei Fermenter auto-klaviert. Im vierten sollten Mikroorgan-simen aus der Ostsee angereichert wer-den, weswegen dieser nicht autoklaviert wurde.

Die Kunststofffolie wurde in der glei-chen Weise, wie unter 2.3. beschrieben, sterilisiert. Dann wurde der Deckel des Fermenters abgeschraubt und das Plastik hineingelegt. Der Diesel wurde durch eine der Öffnungen im Deckel hinein pipettiert. Es wurden die folgenden Ar-beitsschritte weiterhin unter der Steril-werkbank durchgeführt. Die Schläuche für die Luftzufuhr wurden eine Stunde lang vor ihrer Installation in 70 % Etha-nol eingelegt, um sie zu sterilisieren. Danach wurde das Ethanol mit steri-lem Wasser abgespült und mit steriler Luft getrocknet. Die Schläuche wurden durch eine Öffnung im Deckel des Fer-menters in die Bouillon gehängt. An das Ende, das aus dem Fermenter ragte, wur-de umgehend ein Sterilfilter gesteckt. Die Fermenter wurden unter der Ste-rilwerkbank angeimpft. Sie wurden bei Raumtemperatur inkubiert und mittels eines Magnetrührers durchmischt.

2.5 Zellzahlentwicklung von A. borku-mensis in 2 Liter FermenterMithilfe des größeren 2 Liter Biostat®-Labor-Fermenters sollte der Plastikabbau

in einem größeren Volumen untersucht werden. Als Medium wurde ebenfalls autoklaviertes und steril filtriertes Ost-seewasser verwendet. Der Fermenter be-steht aus einem Glasgefäß, in dem sich das Medium mit dem Kunststoff und dem Bakterium befindet, sowie einen Rührstab und einer Sauerstoffzufuhr. Zusätzlich wurde ein Probeentnahme-hahn installiert.

2.5.1 Ansetzen des FermentersIn das Glasgefäß wurde das steril filtrier-te Ostseewasser gegeben. Danach wurde der restliche Aufbau auf den Fermenter gesetzt. Die Elektroden wurden kalib-riert, die Luftzufuhr wurde mit einem Sterilfilter nach außen abgeschirmt und der vorbereitete Fermenter autoklaviert. Danach wurde die mit Ethanol steri-lisierte Plastikfolie in den Fermenter gegeben. Der Fermenter wurde unter sterilen Bedingungen mit 10 ml einer A.borkumensis Starterkultur angeimpft.

2.5.2 Messungen im FermenterEs wurden regelmäßige Zählungen mit der Neubauer Improved Zählkammer durchgeführt (siehe Abb. 5). Zudem wurden die Proben auf Marine Broth Agar ausplattiert, um zu überprüfen, ob die gezählten Zellen noch leben.

2.6 Rasterelektronenmikroskopie der Proben aus den FermenternUm mögliche Hinweise für „Abbauspu-ren“ an den Plastikproben zu erhalten, wurden Proben unter dem REM der Technischen Fakultät der Universität Kiel untersucht.

Tab. 3: Darstellung der vier Fermenter und deren Inhalt zur Untersuchung des Abbauverhaltens A.burkumensis von Polyethylen.

Abb. 4: Technischer Aufbau der Fermenter zur Untersuchung des Abbauverhaltens A.borkumensis von Polyethylen.

Abb. 3: Sterilisations- und Reinigungsverfahren der Kunststoffstücke 1) Sterilisation der Kunststoff-stücke in 70 % Ethanol 2) Kunststoffstück herausnehmen und nacheinander in Glas 1, 2 und 3 das Ethanol in Sterilen Aqua dem. abspülen 3) Kunststoffstück in Reagenzgefäßes geben.

Fermenter 1 Fermenter 2 Fermenter 3 Fermenter 4

A. borkumensis in Vollmedium

A. borkumensis in autoklaviertem

Ostseewasser und PE

A. borkumensis in autoklaviertem Ostseewasser mit

Diesel

Ostseewasser (unsteril) mit

Kunststofffolie

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Es wurden folgende fünf Proben vorbe-reitet:• zwei Plastikstücke aus dem Fermenter

mit sterilem Ostseewasser und A. bor-kumensis

• ein Plastikstück aus dem Fermenter mit Ostseewasser

• ein Plastikstück frisch von der Rolle• eine Probe aus dem Fermenter mit

Vollmedium Aus dem Fermenter mit A.borkumensis und Polyethylen wurden zwei Proben gewählt, da in diesem der Plastikabbau untersucht werde sollte. In diesem Fall wurde eine Doppelbestimmung durch-geführt. Die Plastikstücke aus dem un-sterilen Wasser und das unbehandelte Plastik stellen zu der Fermenterprobe eine Kontrolle dar und zeigen, wie die Bakterien bzw. die Prozedur im Fer-menter dem Plastik zusetzen. Zusätzlich dienen Bakterien aus optimalen Kultivie-rungsbedingungen als Vergleich.

Für die Rasterelektronenmikroskopie (REM) müssen die Proben absolut was-serfrei sein, da im Vakuum gemessen wird. Dies wurde in zwei Schritten er-reicht:1. Behandlung mit einer aufsteigenden

Alkoholreihe und 2. Kritische-Punkt-Trocknung mit CO2.

Zur Präparation wurden am Tag zuvor die Proben in einer 1 % Formalin-Lö-sung chemisch fixiert. Am folgenden Tag

wurde in den Proben das Wasser durch Alkohol ersetzt. Danach wurden die Pro-ben unter 50 bar bei 4 °C acht Mal mit flüssigem CO2 gewaschen, um diese von Wasser zu befreien. Im folgenden Schritt wurde die Probe bis auf 40 °C erhitzt und auf 90 bar unter flüssiges CO2 gebracht.Nach dem Ablassen des CO2 konnten die Proben entnommen und auf die Objekt-träger für das REM geklebt werden. An-schließend wurden die Objektträger in einem Vakuum von 0,07 mbar in einer Argonatmosphäre mit Gold und Platin bedampft, wobei sich auf den Proben eine 20 nm dicke Beschichtung abgesetzt hat. Dadurch werden die Proben leitend und unter dem REM sichtbar.

3 Ergebnisse3.1 Wachstumsversuche in einer Ben-zin/ Diesel Atmosphäre3.1.1 Die PlattenIm Exsikkator mit der Dieselatmosphäre waren die Platten gut bewachsen. P. mi-crospora hat einige Myzelien ausgebildet, die im Kern schwarz waren und einen weißen Flaum hatten. Die restlichen Mi-kroorganismen bildeten einen dichten Kolonierasen: R. ruber einen orangen, A. borkumensis und C. maltosa einen wei-ßen. Die Platten aus dem Exsikkator mit der Benzinatmosphäre waren verklebt und nicht voneinander zu trennen, zu-dem waren die Platten unbewachsen.

3.1.2 Die Kulturen in den Minimal-medienIn den Medien aus dem Exsikkator mit

der Benzinatmosphäre war nach drei Wochen Inkubationszeit keine Trübung feststellbar. P. microsporas Myzel schien sich gar nicht vergrößert zu haben. Un-ter dem Mikroskop konnten bei C. mal-tosa, A. borkumensis und R. ruber keine Zellen entdeckt werden. Bei P. microspo-ra hatte sich das beim Animpfen dazu-gegebene Myzel nicht vergrößert. In den Kulturen aus der Benzinatmosphäre war nichts gewachsen.

In dem Exsikkator mit der Dieselat-mosphäre waren die Mikroorganismen wesentlich besser (siehe Abb. 6). Die Medien wiesen eine deutlich erkenn-bare Trübung auf. P. microsporas zeigte ein deutliches Myzel-Wachstum. Die Betrachtung unter dem Mikroskop be-stätigte dies. Bei R. ruber waren kleine Stäbchen zu erkennen. A. borkumensis lagerte sich haufenförmig zu Kokken ab. C. maltosa war eindeutig als Hefe erkennbar. In Gruppen zusammenge-lagert konnte die Knospung festgestellt werden. P. microspora zeigte die pilztypi-schen Hyphen.

3.2 Wachstumsverhalten der Mikro-organsimen mit PE als Kohlenstoff-quelleNach zwei Wochen wurden aus den Röhrchen mit den Minimalmedien und dem Polyethylen aus den oberen Berei-chen Flüssigkeit gezogen und mikrosko-piert. Außerdem wurden zum Vergleich Kulturen aus Vollmedien unter dem Mikroskop betrachtet. Von den Proben

Abb. 5: Mit einer Spritze werden aus dem Fer-menter Proben gezogen, um die Dichte der Bak-terien zu bestimmen.

Abb. 6: Die vier Kulturen aus dem Exsikkator mit der Dieselatmosphäre.

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wurden Fotos gemacht (siehe Tab. 4). Die mangelhafte Qualität der Kamera ist der Grund dafür, dass die Mikro-organismen auf den Fotos schlecht er-kennbar sind. Das Phasenkontrastmi-kroskop zeigte deutlich bessere Bilder, jedoch konnten hiermit aus technischen Gründen keine Fotos gemacht werden. In den Kunststoffansätzen aus dem Exsikkator mit der Benzinatmosphäre waren keine Mikroorganismen gewach-sen. C. maltosa wuchs im Vollmedium sehr gut. Sie bildete viele kugelförmige Zellen und es wurden einige knospende Zellen erkannt. In den Kunststoffansät-zen waren nur wenige Zellen auffind-bar. Die Kulturen aus dem Exsikkator mit der Dieselatmosphäre beinhalteten eine größere Anzahl von Zellen, jedoch war keine Knospung erkennbar. A. bor-kumensis-Zellen lagen im Vollmedium und in den Proben der Kunststoffansät-ze des Dieselexsikkators als Kokken vor. In den anderen Ansätzen waren keine Zellen zu sehen. R. ruber Zellen wur-den nur im Vollmedium gefunden. In allen anderen Zellen befanden sich kei-ne Zellen. P. microspora bildete im Voll-medium viele Hyphen und ein dichtes Geflecht derselben. Auf dem Bild in Tabelle 4 des Kunststoffsatzes aus dem Exsikkator mit der Dieselatmosphäre sind kleine runde Zellen zu erkennen.

Tab. 4: Mikroskopische Aufnahmen der Kunststoffansätze.

Abb. 7: Polyethylen Folie aus dem Fermenter 2 (Ostseewasser, Polyethylenfolie und A. borkumensis) mit einem Zellhaufen auf der Oberfläche.

Abb. 8: Zellzahlentwicklung im 2 Liter Biostat-Labor-Fermenter mit sterilem Ostseewasser, Polyethy-lenfolie und A. borkumensis.

C. maltosa A.borkumensis R. ruber P. mikrospora

1 ml Flüssigkeit aus den Kulturen des Vollnährmediums

Vollnährmedium in Minimalmedium +

Kunststoff

Minimalmedium aus Diesel Exsikkator in Minimalmedium +

Kunststoff

1 ml Minimalmedium aus Benzin Exsikkator in Minimalmedium +

Kunststoff

0

2000000

4000000

6000000

8000000

10000000

12000000

14000000

16000000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32

Zella

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ml

Wachstumstage im Fermenter

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3.3 Die Fermentation von A. borku-mensisIm Fermenter 2 mit Meerwasser und Plas-tik war A. borkumensis gut gewachsen. Im Fermenter 1 wurde eine Zelldichte von 7 840 000 000 Zellen pro ml mit der Neubauer Zählkammer gezählt. Unter dem Mikroskop waren auf der Kunst-stofffolie Ansammlungen von Zellen zu sehen (siehe Abb. 7). Als Vergleich dazu wurde der Fermenter 3 mit Meerwasser und Diesel angesetzt, in diesem überleb-ten jedoch keine Mikroorganismen.

3.4 Zellzahlentwicklung von A. borku-mensis im 2 Liter FermenterIm Biostat®- Labor Fermenter zeigte die A. borkumensis-Kultur zunächst ein ra-pides Wachstum, dann einen starken Abfall und im Rahmen der letzten Un-tersuchung ein konstantes Wachstums-verhalten (siehe Abb. 8). Auf den Marine Broth Agar, worauf die Proben aus dem Fermenter ausplattiert wurden, wuchs A. borkumensis als dichter Rasen.

3.5 Die REM-AufnahmenREM Aufnahmen der Proben aus den Fermentern sind in Abb. 9 dargestellt. Die Plastikfolie besitzt eine glatte Ober-fläche (a). Dies ändert sich auch nach der Inkubation im Ostseewasser nicht (b).A. Borkumensis siedelte sich in dem Fermenter auf der Oberfläche des Plas-tiks als Biofilm (d), aber auch einzeln (c) an. Dabei ist zu beobachten, dass die Zellen Fäden bilden, die sich zuweilen klar erkennbar entlang von Rissen in der Plastikfolie entlangschlängeln. Es ist wei-terhin zu beobachten, dass die Bakterien diese Fäden nur ausbilden, wenn sie mit Plastik in Kontakt stehen. Dies spiegeln die Bilder (e) und (f ) wieder. Die Zelle in (e) bildet sehr viele Fäden aus, wäh-rend in (f ), wo die Zellen einen anderen Untergrund als Plastik hatten, keine be-saßen. Des Weiteren gibt es Bereiche, in denen die Oberfläche des Plastiks, die in der Bakterienkultur lagen, angegriffen aussahen. (g) zeigt dazu eine angerau-te Oberfläche. Außerdem gibt es Risse, die in (h) zu sehen sind. Jedoch gibt es durchaus auch Bereiche auf der Oberflä-che, wie sie in (i) und (j) dargestellt sind, auf denen Bakterien auf einer glatten rissarmen Fläche sind.

4 Diskussion4.1 Wachstumsversuche in einer Ben-zin/Diesel Atmosphäre

4.1.1 Die BenzinatmosphäreDa auf den Agarplatten im Exsikkator mit der Benzinatmosphäre nichts ge-

wachsen war, vermuten wir, dass die Mikroorganismen in der mit Benzin angereicherten Atmosphäre nicht über-

Abb. 9: REM Aufnahmen zur Untersuchung des Abbauverhaltens Polyethylens durch A. borkumensis. Die Bilder zeigen Aufnahmen der Kunststofffolie unbehandelt (a) und nach der Fermentation in Fer-menter 4 mit Ostseewasser (b) sowie A. borkumensis nach der Inkubation in Fermenter 2 mit Ost-seewasser auf Polyethylenfolie (c-e,g-j) und auf unbekannten Strukturen (f). (vgl. Tabelle 3,Seite 54).

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leben konnten. In den Minimalmedien überlebten ebenfalls keine Mikroorga-nismen. Das heißt, die Mikroorganis-men konnten Benzin nicht als Kohlen-stoffquelle nutzen.

4.1.2 Die DieselatmosphäreDie Dieselatmosphäre hatte keine ne-gativen Auswirkungen auf das Wachs-tum der Mikroorganismen, was aus den dicht bewachsenen Platten geschlossen werden kann. Die Mikroorganismen wuchsen in den Minimalmedien eben-falls. Daraus schließen wir, dass die Mikroorganismen Diesel als Kohlen-stoffquelle nutzen können. Dies könn-te daran liegen, dass Diesel bis zu 7 % aus Biodiesel besteht, welches sich che-misch vom normalen Diesel unterschei-det. In [4] wurde schon nachgewiesen, dass Biodiesel von Mikroorganismen verstoffwechselt werden kann.

4.2 Wachstumsverhalten der Mikro-organsimen mit PE als Kohlenstoff-quelleEs wird vermutet, dass die molekularen Bindungen des Polyethylens zu stark sind, als dass sie unter diesen Bedingun-gen für Mikroorganismen als alleinige Nährstoffquelle erreichbar sind. Wie schon in [6] berichtet, ist Polyethylen sehr inert gegenüber mikrobieller Atta-cken.

Des Weiteren zeigte sich, dass C. mal-tosa ihren Stoffwechsel an die schwie-rigen Umstände anpassen konnte. Die Ergebnisse können so gedeutet werden, dass die Hefe sich an den Abbau von Kohlenwasserstoffen gewöhnen konnte. Bei R. ruber schienen nur einige Zellen, die durch die Dieselatmosphäre an die Stoffwechselbedingungen gewöhnt wa-ren, zu überleben. A. borkumensis war unter diesen Bedingungen nicht in der Lage zu überleben. Das gleiche gilt für P. mikrospora. In den zuvor mit Benzin behandelten Proben waren, wie zu er-warten, keine Mikroorganismen zu se-hen, da diese bereits im Exsikkator mit der Benzinatmosphäre nicht überleben konnten.

4.3 Zellzahlentwicklung von A. bor-kumensis im 2 Liter FermenterDer zunächst starke Anstieg der Zellzahl geht vermutlich auf die noch vorhande-nen Nährstoffe aus dem steril filtrierten Ostseewasser zurück. Nach mehr als

zwei Wochen waren diese möglicher-weise aufgebraucht. Es ist noch zu be-obachten, wie sich die Zellzahl in der Folgezeit entwickelt. Es gilt weiterhin noch festzustellen, wie die Zellzahl mit einem Kunststoffabbau zusammen-hängt. Eine denkbare Hypothese ist, dass die niedrige konstante Zellzahl sich aufgrund eines Kunststoffabbaus ein-stellt. Der dichte Bewuchs des Marine Broth Agars beweist, dass die Zellen le-bendig sind.

4.4 Die REM-AufnahmenDie Risse in der Folie könnten u.U. durch das mechanische Rühren im Fer-menter entstanden sein. Aufgrund der Tatsache, dass die ausgebildeten Fäden nur erscheinen, wenn die Mikroorganis-men alleinigen Kontakt zur Oberfläche des Polyethylens haben, wird vermutet, dass diese Fäden dazu dienen könnten, Enzyme zu transportieren, um die lan-gen Kohlenwasserstoffketten des Poly-ethylens anzugreifen. Auffällig ist auch, dass die Fäden meist durch die Risse im Plastik verlaufen. Dies könnte daran lie-gen, dass den bakteriellen Ausstülpun-gen dort eine größere Oberfläche zur Verfügung steht. Diese Fäden, auch ex-tracellular polymeric substances genannt, dienen auch anderen Bakterien zum Halt und Stofftransport [3]. Im Gegen-satz dazu stehen die Mikroorganismen, die Kontakt zu anderen unbekannten Strukturen haben. Diese bilden keine Fäden aus und lassen vermuten, dass die unbekannten Strukturen leicht erreich-bare Kohlenstoffquellen sind. Mögli-cherweise könnten die Bakterien die Nährstoffe durch die Membran aufneh-men und interzellulär verstoffwechseln. Zudem kann daraus geschlossen wer-den, dass die Fäden nicht ausschließlich zur Verankerung dienen. Die Oberflä-chenstruktur ist teilweise deutlich ver-ändert. Daraus wird geschlussfolgert, dass A. borkumensis in der Lage ist, dem Plastik zu schaden.

5 Zusammenfassung und AusblickDie Versuche zeigen, dass es für die Mi-kroorganismen P. microspora, A. borku-mensis, C. maltosa und R. ruber möglich ist, Diesel zu verstoffwechseln. Im Rah-men der Kunststoffabbauversuche wur-de klar, dass der mikrobielle Kunststoff-abbau ein langwieriger und komplexer, wenn auch kein unmöglicher Prozess ist. Durch unsere Versuche haben wir

Indizien für den mikrobiellen Abbau von Kunststoff erhalten. Diese müssen in weiteren Versuchen gefestigt werden. Zwei dieser geplanten Versuche werden nachfolgend beschrieben.

5.1 Kohlenstoffisotope als Nachweis von PlastikabbauIm Verlaufe der Experimente kam im-mer öfter die Fragestellung auf, wie ein eindeutiger Nachweis des Kunststoffab-baus erbracht werden kann. Ein Ansatz ist, Polyethylen zu verwenden, wel-ches aus den Kohlenstoffisotopen 13C oder 14C anstatt des üblichen 12C be-steht. Wenn dann Abbauprodukte aus dem Gas oder der Flüssigkeit mithilfe eines Massenspektrometers nachzu-weisen sind, die auch diese C-Isotope aufweisen, wäre dies ein eindeutiger Nachweis für einen Plastikabbau. Paral-lel würden Ansätze mit normalem Poly-ethylen laufen, die als Kontrolle dienen.

5.2 Plastikbelastete MeerprobeIn einem weiteren Versuch soll die ma-rine Mikroorganismenflora auf Flächen mit hoher Plastikkonzentration unter-sucht werden. Dafür wird Ostseewasser aus belasteten Regionen genommen. In den Tests sollen vier Fermenter laufen. Im ersten Schritt werden drei Fermen-ter mit diesem Meerwasser und Plas-tik inkubiert. Aus einem dieser drei Fermenter werden zu verschiedenen Zeitpunkten Plastikstücke entnom-men und auf Agarplatten, versehen mit „Meerwasseragar“ gebracht. Das Ziel ist, die Mikroorganismenflora über ei-nen längeren Zeitraum zu überwachen und im direkten Kontakt zu Plastik zu beobachten. Mikroorganismen, die gut auf diese Lebensumstände ansprechen, werden sequenziert. Weiterhin werden anschließend Fermenter mit sterilem Meerwasser, A. borkumensis und Plastik angesetzt. Am Ende ist eine Rasterelek-tronenmikroskopie geplant, um alle Proben zu vergleichen.

DanksagungAn dieser Stelle möchten wir uns bei allen Personen bedanken, die uns bei der Erstellung dieser Arbeit unterstützt haben. Ein ganz besonderer Dank geht an Dr. Rolf Schmaljohann vom Geo-mar in Kiel. Unter seiner Leitung haben wir die Präparate für die Rasterelektro-nenmikroskopie hergestellt. Auch bei Marlies Schwitzke von der Technischen

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Fakultät der Universität Kiel möchten wir uns bedanken. Sie hat für uns das Rasterelektronenmikroskop bedient, wodurch wir an die fabelhaften Auf-

nahmen gelangen konnten. Zuletzt möchten wir uns bei unseren Betreuern Dr. Rüdiger Stöhr und Ulrike Duge be-danken, die ihre Freizeit zur Verfügung

gestellt haben, um uns nach der Schule im Labor arbeiten zu lassen und immer bereit waren, auch spontan länger für uns zu bleiben.

Quellenverzeichnis

[1] VerbraucherService Bayern im Katholischen Deutschen Frauenbund e.V. 2013. (23. Januar 2014). Verbraucher Service Bayern. Abgerufen am 2. April 2014 von Verbraucher Service Bayern: http://www.verbraucherservice-bayern.de/information/energie-und-umwelt/meldung/article/Kunststoff-in-Huelle-und-Fuelle-Abfallvermeidung-beim-Einkauf/

[2] Leibniz-Institut DSMZ-Deutsche Sammlung für Mikroorganismen und Zellkulturen GmbH. (2013). Abgerufen am 3. November 2013 von Leibniz-Institut DSMZ-Deutsche Sammlung für Mikroorganismen und Zellkulturen GmbH: http://www.dsmz.de/home.html

[3] Bhaskar, P., & Bhosle, N. (2005). Microbial extracellular polymeric substances in marine biogeochemical processes. Goa: CURRENT SCIENCE.

[4] C. L. Peterson, G. M. (2005). Biodiesel Fuels: Biodegradability, Biological and Chemical Oxygen Demand, and Toxicity. In G. M. C. L. Peterson, The Biodiesel Handbook (S. 143-158). AOCS Press.

[5] Mortimer, C. E., & Müller, U. (2010). Chemie. Stuttgard: Georg Thieme Verlag KG.

[6] Priyanka, N., & Archana, T. (2011). BIODEGRADATION OF POLYTHENE AND PLASTIC BY THE HELP OF MICRO-BIAL TOOLS: A RECENT APPROACH. Nagpur: International Journal of Biomedical and Advance Research.

[7] Russell, J. R., Huang, J., & al., e. (Septemper 2011). Biodegradation of Polyester Polyurethane by Endophytic Fungi. APPLIED AND ENVIRONMENTAL MICROBIOLOGY, S. 6076–6084.

[8] Schauer, F., & Sietmann, R. (2010). Erdölabbauende Mikroorganismen. BIOspektrum, 502-507.

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1 Einleitung1.1 ThemenfindungEs herrscht allgemein die Meinung, dass Frauen besser im Multitasking seien als Männer. Sie sollen die Fähigkeit haben, mehrere Dinge gleichzeitig tun zu kön-nen, was bei Männern nicht der Fall sein soll. Wir haben uns gefragt, ob diese An-nahme wirklich der Wahrheit entspricht und daraus ein Projekt entwickelt.

1.2 Fragestellung und ZieleHauptsächlich sollte überprüft werden, ob die Multitaskingfähigkeit wirklich geschlechtsabhängig ist. Darüber hinaus waren weitere Faktoren von Interesse, wie zum Beispiel das Alter oder Hobbys. Ziel war es, die Multitaskingfähigkeit von möglichst vielen Menschen zu tes-ten, um die Ergebnisse dann in Hinsicht

auf das Alter und das Geschlecht der Probanden auszuwerten.

1.3 HypothesenDie Haupthypothesen lauten:• Frauen sind im Multitasking besser als

Männer• Mit dem Alter nimmt die Multitas-

kingfähigkeit ab • Die Multitaskingfähigkeit von Män-

nern und Frauen in einem bestimmten Alter ist unterschiedlich

1.4 Definition von MultitaskingDer Begriff Multitasking stammt ur-sprünglich aus dem Bereich der Com-puter-Betriebssysteme. Er beschreibt ein Betriebssystem, welches die Fähigkeit hat, mehrere Tasks gleichzeitig zu akti-vieren und zu benutzen. Oft wird der

Begriff Multitasking, wie in unserem Projekt, auch auf den Menschen be-zogen. Dann ist es nicht mehr die Fä-higkeit des Computers, mehrere Dinge gleichzeitig zu erledigen, sondern die des Menschen. Genauer gesehen be-schreibt das Multitasking nicht das Tun verschiedener Dinge gleichzeitig, denn unterschiedliche Aufgaben können nie genau zeitgleich ausgeführt werden. Sie können lediglich sehr schnell nachein-ander und immer abwechselnd bear-beitet werden, sodass es so aussieht, als geschehe es parallel (siehe 1.5).

Es ist nicht einfach die Grenze zwi-schen Multitasking und Monotasking zu finden, da das Gehirn immer mit unterschiedlichen Reizen konfrontiert wird. Im Alltag versucht der Mensch

Eine geschlechts- und altersspezifische Untersuchung zur Multitaskingfähigkeit

Sind Frauen wirklich besser im Multitasking? In einem selbst entwickelten Test mussten Probanden Bauwerke nachbauen und gleichzeitig Kopfrechenaufgaben lösen. So wurde die Multitaskingfähigkeit von insgesamt 116 Personen ermittelt. Das Ergebnis: Männer sind genauso multitaskingfähig wie Frauen, wesentlich entscheidender ist das Alter.

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Annika Zindel, *1995Svea Marie Meyer, *1997

Schule: Gymnasium Andreanum, Hildesheim

Eingang der Arbeit: August 2014

Zur Veröffentlichung angenommen: Oktober 2014

Backen, Bügeln, Babysitten – wer kann das alles gleichzeitig?

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immer mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, auch wenn das Gehirn die Aufgaben in Wirklichkeit nur nachein-ander erledigen kann. Hannes Mandel hat Multitasking in zwei Kategorien unterteilt: Erstens die Unterscheidung von freiwilligem (intrinsisch motivier-tem) und aufgezwungenem (extrinsisch motiviertem) Multitasking; zweitens die Unterscheidung zwischen aktivem (handlungsbezogenem) und passivem (wahrnehmungsbezogenem) Multitas-king. [1]

1.5 Verarbeitung im menschlichen GehirnMit dem Begriff Multitasking verbin-det man die Fähigkeit eines Menschen, mehrere Aufgaben genau gleichzeitig zu bearbeiten. Aber in Wahrheit kann unser Gehirn, wie bereits angedeutet, dieses gar nicht leisten. Natürlich ha-ben sich Wissenschaftler in den letzten Jahren immer wieder mit diesem Thema beschäftigt und zum heutigen Zeitpunkt liegen drei grundlegende Theorien zur eingeschränkten Verarbeitungskapazität des Gehirns vor:• Die Ein-Kanal-Theorie (auch Fla-

schenhalstheorie genannt) • Die Theorie der zentralen Kapazität• Modulare Theorien

Die Ein-Kanal-Theorie geht auf Donald Broadbent, Alan T. Welford und auf Hal Pashler zurück: Alle Befürworter dieser Theorie gehen davon aus, dass die Infor-mationen das sensorische System – also unsere Wahrnehmung – bis zu einem gewissen Punkt durchfließen. Unsere verschiedenen Wahrnehmungskanäle können zwar parallel arbeiten, irgend-wann jedoch erreichen sämtliche Daten eine Art Flaschenhals. Ab dann geht es nur noch nacheinander weiter, eine se-rielle Informationsverarbeitung ist die Folge. [2]

Die Theorie der zentralen Kapazität wird sinngemäß so erklärt, dass für die Bearbeitung verschiedener Aufgaben be-stimmte Aufmerksamkeits-Ressourcen zur Verfügung stehen müssen. Aller-dings ist die Kapazität des Gehirns nicht unendlich groß und die Leistung hängt davon ab, wie viele kognitive Ressourcen für die jeweilige Tätigkeit benötigt wer-den. An einem bestimmten Punkt über-steigt die Anforderung die Gesamtkapa-zität und somit sinkt die Leistung. [2]

Die Modularen Theorien werden folgen-derweise dargestellt: Donald A. Norman und Daniel G. Bobrow, Christopher D. Wickens sowie Gordon W. Allport ver-treten die Auffassung von multiplen spe-zialisierten Ressourcen. Demnach funk-tioniert unser Gehirn so ähnlich wie ein Computer, der aus vielen spezialisierten Verarbeitungssubsystemen besteht, stark verknüpft ist und parallel unterschied-liche Prozesse abarbeitet. Die kritische Größe bei diesem Theorieansatz ist die Aufgabenähnlichkeit. Das bedeutet, die Leistungsfähigkeit verringert sich, wenn unterschiedliche Tätigkeiten dieselben Wahrnehmungs- oder Reaktionsmecha-nismen in Anspruch nehmen. [2]

Alle drei Theorien bestätigen, dass die kognitive Verarbeitungskapazität des Gehirns nicht unendlich groß ist. Daher muss man die Aufmerksamkeit auf eine Aufgabe konzentrieren oder auf mehrere Tätigkeiten verteilen, das letztere führt meist zu einem Leistungsverlust. Wenn man die Multitaskingfähigkeit also ge-nauer definiert, muss man sagen, dass die unterschiedlichen Aufgaben nicht genau zeitgleich sondern sehr schnell nachein-ander bearbeitet werden. Die Geschwin-digkeit, mit der die verschiedenen Tä-tigkeiten im Gehirn verarbeitet werden können, hängt natürlich sehr stark von der Komplexität der Aufgaben ab. Au-ßerdem sind die Ressourcen bei jedem Menschen unterschiedlich ausgeprägt.

2 TestverfahrenDer Test sollte folgende Kriterien erfül-len: Er muss aus zwei unterschiedlichen Aufgaben bestehen. Er muss für jede Al-tersstufe ab 8 Jahren zu bewältigen sein, damit die Ergebnisse vergleichbar sind. Das Testverfahren darf nicht zu umfang-reich oder zeitaufwändig sein, um eine möglichst große Zahl an Probanden tes-ten zu können. Bei einem langen Test käme hinzu, dass die Ermüdung der Pro-banden zu einer Verfälschung der Mess-ergebnisse führen könnte.

Für unser Testverfahren wurden zwei Tätigkeiten gesucht, welche sich gut kombinieren und scheinbar gleichzeitig erledigen lassen: Eine der beiden Auf-gaben besteht aus dem Nachbauen gra-phisch vorgegebener Figuren mit bunten Bausteinen, welches eine Teilaufgabe aus dem Spiel „Make`n`Break“ ist. Hierbei müssen die Baukarten genau angeschaut

und das Gesehene mit den Händen um-gesetzt werden. Für die zweite Aufgabe dürfen die Hände daher nicht gebraucht werden. Die Entscheidung fiel auf die Berechnung von Kopfrechenaufgaben verschiedener Schwierigkeitsgrade.

3 VorversuchMithilfe eines Vorversuches wurden die Kopfrechenaufgaben genauer differen-ziert. Denn im Hauptversuch musste si-chergestellt werden, dass der tatsächliche Schwierigkeitsgrad der Aufgaben objek-tiv konstant bleibt. Bei dem Vorversuch wurden alle Mathematikaufgaben von n= 49 Probanden unter Zeitdruck bear-beitet. Anschließend wurde die Wahr-scheinlichkeit einer richtigen Beantwor-tung für jede Aufgabe ermittelt, sodass die Aufgaben in drei Schwierigkeitsstu-fen eingeteilt werden konnten.

3.1 Ablauf des VorversuchesInsgesamt wurden 48 Mathematikaufga-ben erstellt, bestehend aus Additionsauf-gaben, Subtraktionsaufgaben, Multipli-kationsaufgaben und Divisionsaufgaben. Dabei kamen maximal dreistellige Zah-len vor. Sehr gut ließ sich der Vorversuch mit einer Schulklasse durchführen. Den Schülerinnen und Schülern wurden alle 48 Mathematikaufgaben im Abstand von ca. zwei Sekunden diktiert, und das Ergebnis musste auf einem Blatt Papier notiert werden. Beim Auswerten der von den Schülern ausgefüllten Zettel wurde schnell deutlich, dass es Aufgaben gab, die von nahezu allen richtig beantwortet wurden, aber auch welche, die nur von zwei oder drei Schülern richtig gelöst wurden.

3.3 ErgebnisDie Zettel mit den Ergebnissen der Ma-thematikaufgaben wurden ausgewertet und für jede einzelne Aufgabe wurde notiert, von wie vielen sie richtig beant-wortet worden war. Die Aufgabe zählte als leicht und wurde dem „Schwierig-keitsgrad 1“ zugeordnet, wenn sie von mindestens 70 % der Testpersonen rich-tig beantwortet worden war. War die Re-chenaufgabe nur von 40 bis 69 Prozent korrekt gelöst worden, so gehörte diese zum „Schwierigkeitsgrad 2“, und war sie von noch weniger Schülern richtig gelöst worden, so zählte sie zum „Schwierig-keitsgrad 3“. Dieses Vorgehen wird in Ta-belle 1 (Seite 62) exemplarisch dargestellt. Von allen Aufgaben wurden dann zwei

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Blöcke (blau und rot) mit jeweils 15 Aufgaben ausgesucht (siehe Tab. 2), wo-bei jeder Block aus fünf leichten, fünf mittleren und fünf schwierigen Aufga-ben bestand. Diese beiden Aufgaben-blöcke wurden anschließend im Haupt-versuch verwendet.

4 Der Hauptversuch4.1 VersuchsaufbauFür den einen Teil des Versuchs wur-den bunte Bauklötze (siehe Abb. 1) und die dazugehörigen Baukarten des Spieles „Make´n´ Break“ benötigt (siehe Abb. 2). Auf den Karten befinden sich Abbildungen von Türmen aus Bauklöt-zen, welche alle den gleichen Schwierig-keitsgrad besitzen. Diese Konstruktion musste mit den vorhandenen zehn Bau-klötzen nachgebaut werden. Im zweiten Teil wurden die Mathematikaufgaben gelöst. Damit der Abstand zwischen den Mathematikaufgaben immer konstant blieb und Fehler beim Vorlesen ausge-schlossen wurden, wurden die benötig-ten Mathematikaufgaben einmalig als Tondatei aufgenommen. Sie wurden den Testpersonen über einen großen Kopfhörer vorgespielt. Dies hatte zu-sätzlich den Vorteil, dass die Personen nicht durch eventuelle Geräusche im Umfeld gestört wurden.

4.2 FragebogenMithilfe eines selbst erstellten Frage-bogens (siehe Abb.3) wurden bei jeder Testperson die Merkmale abgefragt, von

AufgabeAnzahl der Personen mit

richtiger LösungAnzahl in % Schwierigkeitsgrad

4+3= 7 46 95,83 1

3x4=12 47 97,92 1

34-8=26 29 60,42 2

13x4=52 5 10,42 3

55-33=22 20 41,67 2

81:9=9 36 75,00 1

10+988=998 18 37,50 3

8x5=40 30 62,50 2

44-24=20 24 50,00 2

880:10=88 37 77,08 1

Tab. 1: Auswertung des Vorversuchs (Auszug), Anzahl der Testpersonen 48, Schwierigkeitsgrad: 1=leicht (100%-70%), 2=mittel (69%-40%) 3= schwer (39%-0%).

Tab. 2: Die unterschiedlich schweren Aufgabenblöcke.

Schwierigkeitsgrad 1: Schwierigkeitsgrad 2: Schwierigkeitsgrad 3:

4+3= 7 34-8=26 24+35=59

3x4=12 33+77=110 67-43=24

20:2=10 45+20=65 63:3=21

3x11=33 20x6=120 65-56=9

10-5=5 105+22=127 6x24=144

25:5=5 7x9=63 233+322=555

6x6=36 89-88=1 560-344=216

57:1=57 5+26=31 937+2=939

23-22=1 10x99=990 4x21=84

90:10=9 70+50=120 224:2=112

Abb. 1: Die verwendeten Bauklötze.

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denen ein Einfluss auf die Multitasking-fähigkeit vermutet wurde.

4.3 Ablauf des HauptversuchsDer Versuch bestand aus drei Teilen, die jeweils eine Minute dauerten. Als erstes hatte die Testperson die Aufgabe, mög-lichst viele der Baukarten mit den far-bigen Bauklötzen nachzubauen. Sobald eine Figur geschafft wurde, wurde diese einfach umgeworfen und mit einer neu-en begonnen. Im zweiten Teil bekam der Proband Kopfhörer aufgesetzt, über die er die 15 Mathematikaufgaben hör-te und die Antwort laut sagen musste. Die Ergebnisse wurden notiert. Da die Matheaufgaben aus allen drei Schwie-rigkeitsstufen zusammengestellt worden waren, war zu erwarten, dass es unter diesem großen Zeitdruck kaum möglich ist, alle Aufgaben zu lösen. Den Test-personen wurde aufgetragen, die Auf-

gaben so gut wie möglich zu lösen und bei einem Hindernis nicht aufzugeben, sondern sich weiter zu konzentrieren.

Im dritten Teil wurde die Multitasking-fähigkeit getestet: Hierbei mussten die Testpersonen, beide Aufträge parallel

Tab. 3a: Erfasste Merkmale einiger Testpersonen.

Abb. 3: Auszufüllender Fragebogen.

Nummer Alter Geschlecht Beruf HobbyKinder oder Geschwister

Instrument Auto Zeugnis

1 14 w Schüler Tanzen nein nein nie 2,5

2 44 w Angestellte Lesen ja nein immer

3 12 m SchülerTennis, Fußball

ja Gitarre nie 2,1

4 13 w Schüler Volleyball ja Klavier nie 2,8

5 12 m Schüler Skateboard nein nein nie 2

6 37 m selbstständig Tischtennis ja nein regelmäßig 2,5

7 73 wPsychothera-

peutinSchwimmen ja Klavier immer

Abb. 2: Beispiel einer Baukarte.

Fragebogen zum Projekt Multitasking

Alter: ____________ Geschlecht: □ männlich □ weiblich

Beruf: ___________________________________________________________________ Hobby (Sportarten): ________________________________________________________ Instrument: _______________________________________________________________ Kinder oder Geschwister: □ ja □ nein

Autofahren (selber Fahrer): □ nie □ selten □ regelmäßig □ immer Notendurchschnitt des letzten Zeugnisses/Schulabschlusses: ________________________

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ausführen, also erneut Mathematikaufga-ben rechnen und gleichzeitig die Türme mit den Bauklötzen bauen. Allerdings kann nicht ausgeschlossen werden, dass die ersten beiden Einzelaufgaben als Übungseffekt dienen und die Probanden daher auf den Multitaskingtest vorberei-tet wurden.

4.4 Erste Probleme und Verbesserun-genBevor für den Test Probanden gesucht wurden, wurde der Test einige Male im Selbstversuch durchgeführt, um eventu-elle Störungen zu erkennen und zu behe-ben. Während des dritten Teils, bei dem beide Tätigkeiten parallel ausgeführt wer-den sollten, kam es manchmal vor, dass die Bauklötze genau dann auf den Tisch aufprallten, wenn über die Kopfhörer eine neue Rechenaufgabe abgespielt wur-de. Durch den Lärm konnte diese nicht verstanden werden. Daher wurde ein Filztuch zum Unterlegen besorgt, damit die Bauklötze beim Umfallen und Auf-prallen auf den Tisch keinen allzu großen Lärm machen, aber trotzdem noch sicher stehen.

4.5 TestpersonenEs wurden Testpersonen aus allen Al-tersstufen und mit unterschiedlichem Bildungsgrad benötigt. Schulen eigneten sich am besten, um den Test mit Kindern und Jugendlichen durchzuführen. Er-wachsene Testpersonen jeglichen Alters waren sowohl in der Volkshochschule, als auch in Sportvereinen und im Bekann-tenkreis zu finden. Außerdem bemühten

wir uns um Testpersonen in der Univer-sität Hildesheim und in der Bibliothek. Es wurde versucht, so viele Leute wie möglich zu testen, um eine möglichst große Probandenzahl und somit auch einen möglichst aussagekräftigen Durch-schnittswert zu erlangen. Am Ende der Versuchsphase lagen Ergebnisse von 119 Probanden vor, wovon 69 weiblich und 50 männlich waren.

4.6 Ergebnisse des HauptversuchsAls Vorbereitung auf die Varianzanalyse wurden in einer Tabelle alle Informati-onen aufgeführt, welche durch die Fra-gebögen und unseren Test gesammelt wurden (einen beispielhaften Ausschnitt zeigt Tab. 3 a und b).

Bei den richtig gelösten Rechenaufgaben waren die 100 % die gestellten 15 Auf-gaben. Bei den gelösten Bauaufgaben des 2. Testteils wurde als 100 % 11 festge-legt, da 11 Karten das beste Ergebnis war, welches erreicht wurde. Außerdem wur-de der Durchschnittswert beider Anteile berechnet (Durchschnitt Monotasking). Entsprechend wurde auch mit den Er-gebnissen vom 3. Testteil (Multitasking) verfahren (Durchschnitt 3. Teil Multitas-king). Diese beiden Mittelwerte stellen später das jeweilige „Geschätzte Rand-mittel“ für die Experimentalbedingung Monotasking und Multitasking dar.

4.7 Weitere Verwendung der abge-fragten InformationenUrsprünglich sollten auch folgende Hy-pothesen überprüft werden:

• Leute, die oft Autofahren, haben eine bessere Multitaskingfähigkeit als an-dere

• Wenn man Kinder oder Geschwister hat, ist man besser im Multitasking

• Der Beruf hat Einfluss auf die Multi-taskingfähigkeit

• Das Hobby hat Einfluss auf die Mul-titaskingfähigkeit

Nach der Durchführung der Tests fiel jedoch auf, dass die gesammelten In-formationen für die Auswertung dieser Hypothesen nicht ausreichend sind. Beim Beruf und Hobby gab es zu viele verschiedene Möglichkeiten. Würden alle Probanden nach ihrem Beruf bzw. nach ihrem Hobby sortiert werden, wären die Gruppierungen zu klein und das Ergebnis wäre nicht aussagekräftig genug. Bei dem Punkt „Kinder oder Geschwister“ ist im Nachhinein nicht mehr zu unterscheiden, wer nun Kinder oder wer Geschwister hat. Dieser Punkt hätte von Anfang an unterteilt werden müssen. Auch die Durchschnittsno-te des letzten Zeugnisses konnte nicht weiterhelfen, denn dieser Punkt wurde von vielen gar nicht, oder teils auch nicht ganz wahrheitsgemäß beantwor-tet. Hinzu kommt, dass nicht zwischen den unterschiedlichen Schulformen (Gymnasium, Realschule und Haupt-schule) unterschieden wurde.

Des Weiteren wurde beschlossen, dass Autofahren nicht in unsere Untersu-chung mit einfließt, da die Häufigkeit des Autofahrens meist altersabhängig

Tab. 3b: Testergebnisse einiger Testpersonen.

NummerRichtige

Rechenaufgaben (1.Teil)Gelöste

Bauaufgaben (2. Teil)Durchschnitt Monotasking

[%]

3.TeilRechnen

3.TeilBauen

Durchschnitt 3.Teil Multitas-

king [%]absolut in %absolut in %

1 10 66,7 9 81,8 74,2 8 6 53,8

2 10 66,7 7 63,6 65,2 9 7 61,5

3 12 80 6 54,5 67,3 10 4 53,8

4 9 60 7 63,6 61,8 6 5 42,3

5 5 33,3 7 63,6 48,5 4 5 34,6

6 10 66,7 7 63,6 65,2 7 4 42,3

7 6 40 4 36,4 38,2 3 2 19,2

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ist. Es würden sich also ähnliche Grup-pen wie bei der Sortierung nach Alters-klassen bilden.

5 Kurze Erklärung zur VarianzanalyseUm nun auch alle gesammelten Daten auswerten zu können, haben wir uns für die Varianzanalyse entschieden. Dieses Verfahren geht zurück auf einen berühmten Statistiker des 20. Jahrhun-derts, Sir Ronald Aymler Fisher, und kann mehrere Mittelwerte simultan miteinander vergleichen. Man könnte statt einer Varianzanalyse auch mehre-re t-Tests durchführen, was allerdings zu einer höheren Fehlerquote durch die Aufsummierung der Alpha-Fehler füh-ren würde. vgl. [4]

Mit der Varianzanalyse soll nun geprüft werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit unsere Hypothesen zutreffen. Also muss beispielsweise geschaut werden, ob es in den beiden Experimentalbedingungen (Mono- und Multitasking) einen signifi-kanten Unterschied zwischen Männern und Frauen gibt. Die Ergebnisse wur-den zusätzlich anschaulich in Grafiken dargestellt. In den Diagrammen ist je-weils das „Geschätzte Randmittel“, also der errechnete Mittelwert der jeweiligen Versuchsgruppe zugeordnet worden.

6 AuswertungFolgende Hypothesen wurden mit der Varianzanalyse überprüft:1. Frauen sind im Multitasking besser

als Männer2. Mit dem Alter nimmt die Multitas-

kingfähigkeit ab3. Die Multitaskingfähigkeit von Män-

nern und Frauen in einem bestimm-ten Alter ist unterschiedlich

4. Multitasking ist generell sinnvoll und effektiv

6.1 Spielt das Geschlecht eine Rolle beim Multitasking?Unsere Hypothese wurde widerlegt: Das Geschlecht spielt keine Rolle beim Mul-titasking. Zwischen männlichen und

weiblichen Testpersonen besteht kein signifikanter Unterschied. Bei der empi-rischen Forschung wird es allerdings im-mer zu einem Unterschied kommen, da unsystematische Messfehler auftreten. Je größer die Probandenzahl ist, desto ge-ringer wird diese Abweichung.

Die geschätzten Randmittel bei der Ex-perimentalbedingung 1 (Monotasking) und bei der Experimentalbedingung 2 (Multitasking) sind bei Männern und bei Frauen nahezu identisch (sie-he Abb. 4). Weder beim Monotasking noch beim Multitasking gibt es bei der Leistung der Männer und der Frauen si-gnifikante Unterschiede. Nur zwischen den beiden Experimentalbedingungen ist ein bedeutsamer Unterschied vor-handen.

Die Tab. 4 vergleicht die Mittelwerte aus beiden Experimentalbedingungen von männlichen und weiblichen Testper-sonen. Hierbei geht es um die gesamte Leistung und nicht um beide einzelnen Experimentalbedingungen. Aus der Tab. 4 kann folgendes abgelesen wer-

den: Die mittlere Differenz der männ-lichen und weiblichen Probanden liegt bei 0,004 (grün markiert), das heißt, beide Gruppen haben die Aufgaben fast gleich gut gelöst. Dieser geringe Unter-schied spiegelt sich auch in der Signi-fikanz (blau markiert) wider. Diese be-sagt, dass zwischen beiden Gruppen mit einer Wahrscheinlichkeit von 88 % kein Unterschied besteht. Die ermittelte Dif-ferenz von 0,004 ist lediglich eine Mess- ungenauigkeit.

6.2 Spielt das Alter eine Rolle beim Multitasking?Die Probanden wurden in drei Alters-gruppen eingeteilt:• bis 25 Jahre (55 Probanden)• 26 – 50 Jahre (43 Probanden)• 51 und älter (21 Probanden)

Die jüngsten Personen, die unseren Test durchgeführt haben, waren neun Jahre alt. Bei jüngeren Probanden wäre das Problem gewesen, dass sie im Rechnen der erforderlichen Mathematikaufgaben noch nicht routiniert genug gewesen wären. Die ältesten Probanden waren

0,45

0,5

0,55

0,6

0,65

0,7

1 2

Ge

sch

ätzt

es

Ran

dm

itte

in%

Experimentalbedingung

männlich

weiblich

Abb. 4: Vergleich männlich/weiblich beim Monotasking (Experimentalbedingung 1) und beim Multi-tasking (Experimentalbedingung 2).

Tab. 4: Varianzanalyse zum Vergleich von Männern und Frauen.

Geschlecht Mittlere Differenz Standardfehler Signifikanz95 % Konfidenzintervall

für die Differenz

Untergrenze Obergrenze

männlich weiblich -0,004 0,023 0,880 -0,050 0,043

weiblich männlich 0,004 0,023 0,880 -0,043 0,050

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73 Jahre alt. Allerdings hatten Proban-den ab ca. 70 Jahren Schwierigkeiten, den Test durchzuführen, da sie mit der Schnelligkeit der Rechenaufgaben über-fordert waren.

In der Abb. 5 ist die Leistung der drei Altersgruppen beim Mono- und Mul-titasking dargestellt. Am besten haben die 26-50 Jährigen abgeschnitten, da-nach kommt die Altersgruppe „51 und älter“ und kurz dahinter die jüngste Al-tersgruppe. Die drei Geraden verlaufen ziemlich parallel zueinander und haben die gleiche Steigung. Dadurch ist die Verschlechterung vom Mono- zum Mul-titasking bei allen drei Gruppen gleich. Die Altersgruppe 26-50 ist schon bei den Einzelaufgaben besser und dieser Vorsprung bleibt auch beim Multitas-king bestehen. Tab. 5 vergleicht die Mit-telwerte der verschiedenen Altersgrup-pen miteinander. Hierbei geht es um die gesamte Leistung und nicht um beide einzelnen Experimentalbedingungen. Die Differenz zwischen den Gruppen „bis 25 Jahre“ und „26 bis 50 Jahre“ ist mit 0,102 am größten (blau markiert). Die Signifikanz (rot markiert) ist nahe-zu 0 und somit ist die Wahrscheinlich-keit, dass dieses Ergebnis durch Zufall entstanden ist < 1%. Wenn die Katego-rien „bis 25 Jahre“ und „51 und älter“ betrachtet werden, fällt auf, dass die Differenz (orange markiert) nur 0,033 beträgt, also wesentlich kleiner ist. Da-her steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um ein zufälliges Auftreten handelt, auf 80 %.

Der Vergleich zwischen den Personen im Alter von 26-50 Jahren und älter als 51 zeigt, dass die Differenz (grün markiert) bei 0,069 liegt. Die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Unterschied zufällig einge-troffen ist, beträgt 8,7 %. Das bedeutet,

( I ) Alters-gruppe

( J ) Alters-gruppe

Mittlere Differenz ( I - J )

Standardfehler Sig. a95 % Konfidenzintervall

für die Differenz a

Untergrenze Obergrenze

bis 25 Jahre 26 bis 50 Jahre 51 und älter

-0,102-0,033

0,0240,030

0,0000,800

-0,161-0,106

-0,0430,039

26 bis 50 Jahre

bis 25 Jahre51 und älter

0,1020,069

0,0240,031

0,0000,087

0,043-0,007

0,1610,144

51 und älter bis 25 Jahre26 bis 50 Jahre

0,033-0,069

0,0300,031

0,8000,087

-0,039-0,144

0,1060,007

Tab. 5: Varianzanalyse zum Vergleich der drei Altersgruppen.

0,4

0,45

0,5

0,55

0,6

0,65

0,7

0,75

1 2

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n%

Experimentalbedingung

bis 25 Jahre

26 bis 50Jahre

51 und älter

0,5

0,55

0,6

0,65

bis 25 Jahre 26 bis 50 Jahre 51 und älter

gesc

hät

zte

sR

and

mit

teli

n%

Altersgruppen

Abb. 5: Drei Altersgruppen beim Monotasking (Experimentalbedingung1) und beim Multitasking (Ex-perimentalbedingung 2).

Abb. 6: Geschätztes Randmittel der drei Altersgruppen (Mono-und Multitasking zusammengefasst).

Basiert auf den geschätzten Randmitteln * Die mittlere Differenz ist auf dem a. Anpassung für Mehrfachvergleiche: Bonferroni.

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die mittlere Altersklasse hat beim Lösen der Aufgaben im Test am besten abge-schnitten. Genau diese Aussagen finden sich auch in der Abb. 5 wieder.

Das erlangte Ergebnis ließe sich mit der Intelligenztheorie von Horn und Cattell (1966) erklären. Die Theorie unterschei-det zwischen der „Fluiden Intelligenz“, welche vorwiegend genetisch bedingt ist, und der „Kristallinen Intelligenz“, welche das selbst erworbene Wissen be-schreibt. In ihrer Forschung kamen sie zu folgendem Ergebnis: Für fluide und kristalline Intelligenz konnten unter-schiedliche Entwicklungsverläufe über die Lebensspanne aufgezeigt werden.

Während die kristalline Intelligenz nach einem steilen Anstieg ab dem 25. Le-bensjahr bis ins hohe Alter stabil bleibt oder sogar noch weiter ansteigt, sinkt die fluide Intelligenz danach wieder kontinuierlich ab. [3] Bei der Alters-gruppe „26 bis 50 Jahre“, welche bei un-serem Versuch am besten abgeschnitten hat, steigt die kristalline Intelligenz sehr stark an und auch die fluide Intelligenz befindet sich auf ihrem Höhepunkt. Bei jungen Menschen hingegen hat sich die kristalline Intelligenz noch nicht so stark entwickelt, weshalb die Jüngeren schlechter abgeschnitten haben. Ab ei-nem bestimmten Alter sinkt die fluide Intelligenz wieder, sodass die Leistung der Altersgruppe „ab 51 Jahre“ leicht nachgelassen hat. Genau dieser Verlauf lässt sich in Abb. 6 erkennen.

6.3 Betrachtung hinsichtlich des Al-ters und des GeschlechtsAuch die Hypothese, dass es Unterschie-de im Leistungsvermögen von Männern und Frauen in bestimmten Altersklassen zwischen Einzelaufgaben und Mehr-fachaufgaben gibt, ist statistisch nicht signifikant.

In der Abb. 7 können für die verschie-denen Versuchsgruppen die geschätzten Randmittel in Abhängigkeit von Alter und Geschlecht abgelesen werden: Die Mittelwerte der jungen Männer liegt ca. bei 0,52 und die der jungen Frau-en bei 0,57. Die Differenz beträgt also ungefähr 0,05. Aufgrund der geringen Differenz ist es wahrscheinlich, dass dieses Ergebnis zufällig aufgetreten ist. Zwischen den anderen Versuchsgruppen ist die Differenz noch kleiner, das heißt

dort liegt ebenfalls kein signifikanter Unterschied vor.

6.4 Ist Multitasking effektiv?Wie in Abb. 8 zu sehen ist, wurden beim Multitasking (Experimentalbe-dingung 2) die Tätigkeiten nicht annä-hernd so gut ausgeführt wie beim Mo-notasking (Experimentalbedingung 1).

Alle Probanden, unabhängig von Alter und Geschlecht, haben im Multitasking schlechter abgeschnitten als bei den Einzelaufgaben. Aus der Tab. 6 kann abgelesen werden, dass dieses Ergebnis mit einer Wahrscheinlichkeit von <1 % zufällig aufgetreten ist, da die Signifi-kanz (blau markiert) gerundet bei 0,000 liegt, genauer gesagt beträgt sie 0,0001.

0,5

0,55

0,6

0,65

0,7

bis 25 Jahre 26 bis 50 Jahre 51 und älter

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Altersgruppen

männlich

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0,45

0,5

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0,6

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0,7

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n%

Experimentalbedingung

Abb. 7: Geschätztes Randmittel aufgeteilt nach Geschlecht bezogen auf die Durchschnittsleistung im Mono- und Multitasking.

Abb. 8: Vergleich von Mono- und Multitasking.

Tab. 6: Varianzanalyse zum Vergleich Mono- und Multitasking.

Experimentalbedingung Mittlere Differenz Standardfehler Signifikanz

1 2 0,178 0,009 0,000

2 1 -0,178 0,009 0,000

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Allerdings hatten die Versuchspersonen beim Monotasking jeweils eine Minute für die Rechenaufgaben und eine Minu-te für das Bauen der Karten. Sie hatten somit beim Multitasking für das gleiche Aufgabenpensum halb so viel Zeit.In dieser Studie wurde vernachlässigt, dass durch das „within subjects design“ ein Übungseffekt bei den Probanden eingetreten sein könnte. Die bei der Experimentalbedingung 2, dem Multi-tasking, erzielten Ergebnisse sind durch diesen Übungseffekt eventuell im Ver-gleich zur Experimentalbedingung 1, dem Monotasking, zu hoch ausgefallen.

Beim Multitasking müssen wir zwischen überflüssigen und notwendigen Aufga-ben unterscheiden. Ist die Tätigkeit, welche man nebenbei ausführt, über-flüssig, so ist Multitasking nicht effek-tiv und sinnvoll. Es wird dann weniger geschafft, da die zweite Aufgabe nur ablenkt. Wenn jedoch ohnehin beide Aufgaben erledigt werden müssen, kann das parallele Bearbeiten durchaus zum schnelleren Erfolg führen.

Die Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin weist aber auch auf die negativen Seiten hin: Die „gleichzei-tige“ Beschäftigung mit mehreren Auf-gaben ist anspruchsvoll, oft dem Wohl-befinden und der Gesundheit abträglich sowie mit Risiken hinsichtlich der Qua-lität der Arbeitsergebnisse behaftet. (…) So hat die Forschung gezeigt, dass Mul-

titasking weniger eine Aufwanderspar-nis als vielmehr eine Überforderung zur Folge hat. Die Informationsfülle führt schnell zur Überforderung, der Über-blick geht verloren. [5]

6.5 Weitere BeobachtungenMit dem Versuch konnten noch einige andere Dinge bestätigt werden, die zu-vor schon aus der Literatur entnommen wurden.• Beim Multitasking stieg die Fehler-

quote deutlich an.• Beim Multitasking wurden mehr

leichte Rechenaufgaben gelöst als schwere. Daraus wird gefolgert, dass Multitasking nur Sinn mit einfachen und bekannten Aufträgen macht. Wenn die Tätigkeiten ein zu hohes Anforderungsniveau haben, können nebenbei andere Dinge nicht effektiv erledigt werden.

• Zusätzlich fiel auf, dass besonders äl-tere Menschen beim Multitasking sehr gestresst sind. Dies zeigte sich in vor-zeitigen Abbrüchen und großer Ner-vosität.

6.6 ZusammenfassungZusammenfassend lässt sich sagen, dass die Multitaskingfähigkeit nicht, wie von vielen vermutet, vom Geschlecht abhängt. Es hat sich lediglich heraus-gestellt, dass die Altersgruppe der 26-50 Jährigen sowohl im Monotasking als auch im Multitasking bei den von uns gewählten Aufgaben am besten ab-

schneiden. Dies steht im Einklang mit der Intelligenztheorie. Wenn zwangs-läufig zwei Aufgaben bearbeitet werden müssen, kann durch Multitasking Zeit eingespart werden, allerdings erhöht sich hierdurch die Fehlerquote. Durch das zusätzliche Ausführen einer zweiten Aufgabe verlangsamt sich in jedem Fall das Bearbeitungstempo der ersten Auf-gabe. Auf den Alltag bezogen kann ge-schlussfolgert werden, dass Multitasking bei weniger wichtigen Aufgaben (bei denen Fehler keine schlimmen Kon-sequenzen nach sich ziehen) sinnvoll sein kann, allerdings nur wenn die Be-arbeitung beider Aufgaben notwendig ist. Die Hausaufgaben dauern länger, wenn nebenbei ferngesehen wird. Hier wäre Multitasking nicht sinnvoll, da das Fernsehen eine Ablenkung und keine notwendige Tätigkeit darstellt.

DanksagungAn dieser Stelle möchten wir uns bei allen bedanken, die zur Vollendung unserer Arbeit beigetragen haben. Wir danken unseren Lehrerinnen Britta Platz und Kerstin Lehrke, die uns im-mer tatkräftig unterstützt und motiviert haben, sowie Friedrich Platz für die gute Beratung hinsichtlich der statistischen Auswertung. Vor allem aber danken wir allen Probanden, die sich Zeit für uns genommen haben, um den Multitas-king Test durchzuführen. Nur so konn-ten wir unsere Forschung realisieren und viele nützliche Daten sammeln.

Quellenverzeichnis

[1] Mandel, Hannes: Gespannt beiläufig – beiläufig gespannt. Multitasking zwischen Aufmerksamkeit und Zerstreuung. in: Neue Gesellschaft für Bildende Kunst e.V. (NGBK) und die Europäische Medienwissenschaft, Fachhochschule Potsdam und Univer-sität Potsdam, Winfried Gerling (Hg.): Multitasking – Synchronität als kulturelle Praxis. 1.Aufl. Berlin 2007, S.12

[2] Schneider, Beate; Schubert, Martin: Die Multitaskingfalle. Und wie man sich daraus befreit. 1. Aufl. Zürich 2009, S. 24 ff.

[3] http://www.beltz.de/fileadmin/beltz/leseproben/9783621274722.pdf, 12/2011

[4] Rasch; Friese; Hofmann; Naumann: Quantitative Methoden. Bd. 2. 2. Auflage. Heidelberg 2004, S. 1 ff.

[5] Baethge, Anja; Dr. Rigotti, Thomas: Was tun? Strategien zum Umgang mit Multitasking und Arbeitsunterbrechungen. in: Bun-desanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (Hg.): Bitte nicht stören! Tipps zum Umgang mit Arbeitsunterbrechungen und Multitasking. 1. Aufl. Dortmund 2012, S. 17 f.

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Die Junge Wissenschaft veröffentlicht Originalbeiträge junger Autoren bis zum Alter von 23 Jahren. Für die allermei-sten jungen Autoren ist dies die erste wissenschaftliche Veröffentlichung. Die Einhaltung der folgenden Richtlinien hilft allen – den Autoren und dem Redaktionsteam:

Die Beiträge sollten nicht länger als 15 Seiten mit je 35 Zeilen sein. Hierbei sind Bilder, Grafiken und Tabellen mitgezählt.

Formulieren Sie eine eingängige Überschrift, um bei den Lesern Interesse für Ihre Arbeit zu wecken. Diese Überschrift erscheint über der eigentlichen, wissenschaftlichen Überschrift.

Formulieren Sie eine kurze, leicht verständliche Zusammenfassung (max. 400 Zeichen). Diese erschient im Layout unter den Überschriften und soll Leser für Ihren Artikel interessieren.

Die Beiträge sollen in der üblichen Form gegliedert sein, d. h. Einleitung, Erläuterungen zur Durchführung der Arbeit sowie evtl. Überwindung von Schwierigkeiten, Ergebnisse, Schlussfolgerungen, Diskussion, Liste der zitierten Literatur. In der Einleitung sollte die Idee zu der Arbeit beschrieben und die Aufgabenstellung definiert werden. Außerdem sollte sie eine kurze Darstellung schon bekannter, ähnlicher Lösungsversuche enthalten. Am Schluss des Beitrages kann ein Dank an Förderer der Arbeit, z. B. Lehrer und Sponsoren, mit vollständigem Namen angefügt werden. Für die Leser kann ein Glossar mit den wichtigsten Fachausdrücken hilfreich sein.

Reichen Sie Ihren Beitrag sowohl in ausgedruckter Form als auch in einer digitalen Version ein. Für die weitere Bearbei- tung und die Umsetzung in das Layout der Jungen Wissenschaft ist ein Word-Dokument mit möglichst wenig Formatie- rung erforderlich. (Sollte dies Schwierigkeiten bereiten, setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, damit wir gemein- sam eine Lösung suchen können.)

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Der Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis behält sich am Layout der Beiträge und den bearbeiteten Bildern, Tabellen, Zeichnungen, Grafiken etc. alle Rechte vor. Sie sind nicht berechtigt, die vom Verlag bearbeiteten Beiträge, Bilder, Tabellen, Zeichnungen, Grafiken in anderen Zeitschriften oder sonstigen Medien etc. zu veröffentlichen.

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Neulingen im Publizieren werden als Vorbilder andere Publikationen, z. B. hier in der Jungen Wissenschaft, empfohlen.

Anschrift für die Einsendung der Beiträge:

Junge WissenschaftDr.-Ing. Sabine Walter Paul-Ducros-Straße 730952 Ronnenberg s.walter@verlag-jungewissenschaft.de

Richtlinien für Beiträge

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Golf physikalisch verstehen

Die Fortpflanzung als biologische Peep Show

Literaturtipp

Literaturtipp

Iván Egry,Physik des Golfspiels Wiley-VCH Auflage 2014, 189 Seiten, 24,90 €

Niemand benötigt Physikkenntnisse um gut und erfolgreich Golf zu spielen. Auch ersetzt das Buch keinen Platzreifekurs samt Übungsstunden. Wer allerdings nach einer Erklärung für den besseren Schwung sucht, wird ihn in dem Buch finden, wenn er in Kauf nimmt, dass das Buch für physikalisch interessierte Golfer und in bezug auf das Golfspiel anwen-dungsinteressierte Physiker geschrieben wurde.

Wie viele andere Sportarten auch besteht das Golfspiel aus automatisierten Bewe-gungsabläufen, die relativ einfach aus-sehen, aber nicht ganz so einfach unter veränderten Bedingungen zu wiederho-len sind und nur sehr unzulänglich einer bewussten Steuerung unterliegen. Die griffige Formulierung "Paralyse durch Analyse" beschreibt das Phänomen, dass das Nachdenken über die komplexen Zusammenhänge des richtigen Golf-schwungs nach aller Erfahrung eher zu einer unerwünschten als einer erwünsch-ten Flugbahn des Golfballs führt. Ohne praktische Relevanz bleiben die mathe-

matisch-physikalischen Ausführungen des Autors zusammen mit den vielen Hinweisen auf die englisch-sprachige Originalliteratur aber nicht. Für eine Lei-stungssteigerung gibt es viele konkrete Hinweise, die sich nach dem eben Ge-sagten vor allem auf die sinnvolle Gestal-tung von Trainingsabläufen in Vorberei-tung auf die nächste Golfrunde beziehen.

Die Kapitel des Buches folgen dem Be-wegungsablauf beim Golfspiel: nach der Einleitung wird der reale Golfschwung unter Anwendung des Doppelpendel-modells mit seinen Gleichungen für zweidimensionale Bewegungsabläufe analysiert. Dabei wird schnell klar, dass dieses Modell nicht ohne Erweiterungen bleiben kann, wenn es die realen Vorgän-ge adäquat abbilden soll. Die konstante Schwungebene, Voraussetzung einer An-wendung des Doppelpendelmodells, ist nicht in jeder Altersgruppe von Golfern gleich häufig vertreten.

Die weiteren Kapitel beschreiben das Aufeinandertreffen von Schläger und

Ball, die Flugkurve des Balls und das Put-ten, während danach über Schläger und Ball als Ausrüstung diskutiert wird und schließlich Wege zum erfolgreichen Spiel beschrieben werden. Wer also das Buch dem Anliegen des Autors folgend als "Verstehbuch" und nicht als Lehrbuch begreift, wird dieses erste deutschspra-chige Sachbuch zum Thema durchaus mit Gewinn zur Verbesserung des eige-nen Golfspiels einsetzen können.

Jens Frommhold

Jedem ist klar: Bei einer Peep Show geht es um Sex und Sex sells. Und das gilt wohl auch für die Wahl des Buchtitels, der eher einen Kaufanreiz setzen soll als etwas über den Inhalt sagt. In dem Buch geht es um Fortpflanzungsmethoden und strategien. Zudem wird das Paarungsverhalten von Tieren und ihre vielfältigen Aus-wir-kungen in der Vergangenheit bis in die Gegenwart – letztlich auch auf den Men-schen - beleuchtet. Menno Schilthuizen, Professor für Evolutionsbiologie im nie-derländischen Leiden, präsentiert eine be-eindruckende Fülle an detaillierten Infor-mationen. Für den fachunkundigen Leser eröffnen sich ungeahnte Aspekte, die ihm beim Lesen jedoch eine hohe Konzen-tration abfordern. Streckenweise wird es mühsam, doch dies mag, zumindest teil-weise, der Übersetzung geschuldet sein.

Das Urteil über den Inhalt fällt zwiespäl-tig aus. Hierzu einige Beispiele: Sehr inte-

ressant, wenn auch in letzter Konsequenz spekulativ: Die Vererbungsmechanismen bei geschlechtlicher und klonaler Vermeh-rung. Weniger gut sind einige gewagte Vereinfachungen, so z.B. die These, dass eingeschlechtliche Vermehrung die Part-nerwahl wesentlich erleichtern würde. Ebenso die rhetorische Frage nach dem „Sinn“ eines Naturgesetzes. Als unzwei-felhafte Fachkapazität sollte der Autor da-von ausgehen, dass Naturgesetze in ihrer Komplexität letztlich nicht analysierbar sind – schon deswegen, weil bereits die Fragestellung anthropozentrisch ist!

Uneingeschränkt lobenswert sind die in-teressanten Fragen in Kapitel eins wie z.B. „Woher ‚Sie‘ und ‚Er‘?“ oder: „Was macht einen Körperteil zum Geschlechtsteil?“ Desgleichen die Darstellung des breiten Spektrums der Biologie. Sie lässt ange-sichts der allgemein begrenzten wissen-schaftlichen Erkenntnis noch weit mehr

erahnen. Der Klappentext attestiert dem Autor „unglaublichen Sinn für Humor“. Wenn dem so ist, dann hat hier der Über-setzer zuweilen gnadenlos zugeschlagen; streckenweise macht der Humor einen eher bemühten Eindruck; das hätte man besser machen können – auch ohne Hu-morverlust!

Hannelore Wessel-Segebade

M. Schilthuizen,Darwins Peep Show dtv Verlag Auflage 2014, 344 Seiten, 19,90 €

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Eine kleine Warnung vorneweg: Wer wirklich keine Ahnung von Physik hat, sollte die Finger von diesem Buch las-sen. Wer dagegen am Anfang eines Stu-diums steht und über ein gewisses Maß an Grundwissen verfügt, kann aus die-sem Buch viel lernen. Verfasst wurde es von Werner Junker, der Mathematik und Physik an der Universität Stuttgart studierte, in theoretischer Physik promo-vierte und seither als Gymnasiallehrer in den genannten Fächern arbeitet.

Folgende Teilgebiete der Physik werden in sechs Kapiteln behandelt: Mechanik, Wärmelehre, Akustik, Optik, Elektrizi-tät und Magnetismus sowie Atom- und Quantenphysik. Die zur Verfügung ste-hendenden fast 370 Seiten werden je-doch nicht gleichmäßig auf die Gebiete verteilt: Schwerpunkte bilden die Me-chanik (107 Seiten) und die Elektrizität/Magnetismus mit 131 Seiten. Andere sind recht knapp abgehandelt. Beson-ders die Quantenmechanik hätte mehr Aufmerksamkeit verdient. Der Anhang enthält eine Konstantentabelle, die man sich etwas ausführlicher gewünscht hätte.

Die Literaturliste umfasst lediglich eini-ge Lehrwerke; auch hier hätte man sich mehr Referenzen gewünscht. Dagegen ist das Sachregister sehr ausführlich und da-durch ausgesprochen nützlich.

Text und Abbildungen des Buchs sind gut verständlich, insofern ist der Unter-titel „Eine Einstiegshilfe für Studierende“ durchaus berechtigt. Mehr Abstand in-nerhalb von Gleichungssequenzen hät-te die Lesbarkeit verbessert. Auch wäre nach den Gleichungen eine Legende der Variablen und Konstanten hilfreich, insbesondere bei längeren Algorithmen.

Höchstes Lob aber ver-dient, dass es dem Autor gelingt, dem Leser die Gleichungen sofort und nachhaltig verständlich zu machen, nicht zuletzt durch unmittelbar gestellte Rechenaufgaben und Bei-spielrechnungen. Dies ist besonders für den genann-ten Leserkreis ausgespro-

chen wertvoll. Offensichtlich manifestiert sich hier die Fähigkeit eines guten Fach-lehrers.

Trotz einiger (eher marginaler) Kritik-punkte erfüllt das Werk die gestellte Aufgabe, nämlich Schülern und Erstse-mesterstudenten „auf die Sprünge“ zu verhelfen in geradezu idealer Weise. Zu-sammenfassend geurteilt: Sehr empfeh-lenswert!

Christian Segebade

Ganz ahnungslos darf man nicht seinLiteraturtipp

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8. Cybergefahr (412 S.)

9. Besuchen Sie Ihren Arzt oder Apotheker (260 S.)

10. Der Gefühlscode (384 S. )

Junker Werner, Physik für Ahnungslose Hirzel Verlag, 4. korrigierte Auflage 2013 384 Seiten, 39,80 €

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